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

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%。

其他回答

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。

没有比这更好的了。

毕竟,任何解决方案都必须读取整个文件,计算出有多少\n,并返回结果。

在不读取整个文件的情况下,你有更好的方法吗?不确定……最好的解决方案总是I/ o受限,你能做的最好的就是确保不使用不必要的内存,但看起来你已经覆盖了这个问题。

简单的方法:

1)

>>> f = len(open("myfile.txt").readlines())
>>> f

430
>>> f = open("myfile.txt").read().count('\n')
>>> f
430
>>>
num_lines = len(list(open('myfile.txt')))

一行,可能很快:

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

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() ?