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

与此答案类似的一行bash解决方案,使用了现代子进程。check_output功能:

def line_count(filename):
    return int(subprocess.check_output(['wc', '-l', filename]).split()[0])

其他回答

你可以使用操作系统。路径模块如下所示:

import os
import subprocess
Number_lines = int( (subprocess.Popen( 'wc -l {0}'.format( Filename ), shell=True, stdout=subprocess.PIPE).stdout).readlines()[0].split()[0] )

,其中Filename是文件的绝对路径。

为了完成上述方法,我尝试了fileinput模块的一个变体:

import fileinput as fi   
def filecount(fname):
        for line in fi.input(fname):
            pass
        return fi.lineno()

并将一个60mil行文件传递给上述所有方法:

mapcount : 6.1331050396
simplecount : 4.588793993
opcount : 4.42918205261
filecount : 43.2780818939
bufcount : 0.170812129974

这让我有点惊讶,fileinput是如此糟糕,比所有其他方法都要糟糕得多…

我发现你可以。

f = open("data.txt")
linecout = len(f.readlines())

会给你答案吗

我得到了一个小(4-8%)的改进,这个版本重用了一个常量缓冲区,所以它应该避免任何内存或GC开销:

lines = 0
buffer = bytearray(2048)
with open(filename) as f:
  while f.readinto(buffer) > 0:
      lines += buffer.count('\n')

您可以调整缓冲区大小,可能会看到一些改进。

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