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
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
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。
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。
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])
def line_count(path):
count = 0
with open(path) as lines:
for count, l in enumerate(lines, start=1):
pass
return count
为什么下面的方法行不通呢?
import sys
# input comes from STDIN
file = sys.stdin
data = file.readlines()
# get total number of lines in file
lines = len(data)
print lines
在这种情况下,len函数使用输入行作为确定长度的方法。
这是我用的,看起来很干净:
import subprocess
def count_file_lines(file_path):
"""
Counts the number of lines in a file using wc utility.
:param file_path: path to file
:return: int, no of lines
"""
num = subprocess.check_output(['wc', '-l', file_path])
num = num.split(' ')
return int(num[0])
更新:这比使用纯python略快,但以内存使用为代价。子进程在执行您的命令时将派生一个与父进程具有相同内存占用的新进程。