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

我使用的最简单和最短的方法是:

f = open("my_file.txt", "r")
len(f.readlines())

其他回答

打开一个文件的结果是一个迭代器,它可以转换为一个序列,它有一个长度:

with open(filename) as f:
   return len(list(f))

这比显式循环更简洁,并避免了枚举。

创建一个可执行脚本文件count.py:

#!/usr/bin/python

import sys
count = 0
for line in sys.stdin:
    count+=1

然后将文件的内容导入python脚本:cat huge.txt | ./count.py。管道也适用于Powershell,因此您将最终计算行数。

对我来说,在Linux上它比简单的解决方案快30%:

count=1
with open('huge.txt') as f:
    count+=1

这个呢?

import sys
sys.stdin=open('fname','r')
data=sys.stdin.readlines()
print "counted",len(data),"lines"

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