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

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。

其他回答

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。

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。

这是我用纯python发现的最快的东西。 你可以通过设置buffer来使用任意大小的内存,不过在我的电脑上2**16似乎是一个最佳位置。

from functools import partial

buffer=2**16
with open(myfile) as f:
        print sum(x.count('\n') for x in iter(partial(f.read,buffer), ''))

我在这里找到了答案为什么在c++中从stdin读取行要比Python慢得多?稍微调整了一下。这是一个非常好的阅读来理解如何快速计数行,尽管wc -l仍然比其他任何方法快75%。

这个呢

def file_len(fname):
  counts = itertools.count()
  with open(fname) as f: 
    for _ in f: counts.next()
  return counts.next()
def count_text_file_lines(path):
    with open(path, 'rt') as file:
        line_count = sum(1 for _line in file)
    return line_count