如何以最有效的内存和时间方式获取大文件的行数?

def file_len(filename):
    with open(filename) as f:
        for i, _ in enumerate(f):
            pass
    return i + 1

当前回答

大文件的另一种选择是使用xreadlines():

count = 0
for line in open(thefilepath).xreadlines(  ): count += 1

对于Python 3,请参阅:在Python 3中什么替代xreadlines() ?

其他回答

print open('file.txt', 'r').read().count("\n") + 1

凯尔的回答

num_lines = sum(1 for line in open('my_file.txt'))

最好的替代方案是什么

num_lines =  len(open('my_file.txt').read().splitlines())

这里是两者的性能比较

In [20]: timeit sum(1 for line in open('Charts.ipynb'))
100000 loops, best of 3: 9.79 µs per loop

In [21]: timeit len(open('Charts.ipynb').read().splitlines())
100000 loops, best of 3: 12 µs per loop

我会使用Python的文件对象方法readlines,如下所示:

with open(input_file) as foo:
    lines = len(foo.readlines())

这将打开文件,在文件中创建一个行列表,计算列表的长度,将其保存到一个变量中,然后再次关闭文件。

您可以执行子进程并运行wc -l filename

import subprocess

def file_len(fname):
    p = subprocess.Popen(['wc', '-l', fname], stdout=subprocess.PIPE, 
                                              stderr=subprocess.PIPE)
    result, err = p.communicate()
    if p.returncode != 0:
        raise IOError(err)
    return int(result.strip().split()[0])

为什么不读取前100行和后100行,然后估计平均行长,然后用这些数字除以总文件大小呢?如果你不需要一个确切的值,这可以工作。