Python怎么读/写很大的文件
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2023-07-03 16:34:17
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客户端import socket, tqdm, os
# 传输数据分隔符
separator = "<separator>"
# 服务器信息
host = "192.168.1.103"
port = 5002 # 1~1024多数会被系统占用，不建议用
#文件传输的缓冲区（传输不是一个字节一个字节传，而是一整个buffer）
buffer_size = 1024
# 传输
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2023-05-23 22:09:35
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# Python 递归遍历文件
在处理文件和目录结构时，递归是一种非常有效的技术。Python 提供了强大的内建模块来处理文件和目录，配合递归和 `yield` 关键字，我们能够高效地遍历文件系统中的所有文件。本文将通过一个示例来演示如何在 Python 中实现递归遍历文件，并讨论 `yield` 的使用。
## 什么是 `yield`？
`yield` 是一个用于定义生成器的关键字。使用
Python基于read(size)方法读取超大文件
pyhon读取文件很方便,但是,如果文件很大,而且还是一行文件,那就蛋疼了. 不过还好有read(size)方法,这个方法就是每次读取size大小的数据到内存中
下面来个示例
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2023-08-03 18:04:37
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yield 是一个生成器，可以返回一个生成器对象。这个比较抽象，下面用程序来说明。 首先看一个例子: def Y_fun():
a = 1
print('start test')
while True:
b = yield a
print('*'*20)
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2023-06-29 09:00:47
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引言想借着这篇文章简要谈谈WebUploader大文件上传与Python结合的实现。WebUploader是百度团队对大文件上传的前端实现，而后端需要根据不同的语言自己实现；这里我采用Python语言的Flask框架搭建后端，配合使用Bootstrap前端框架渲染上传进度条，效果图在文章底部。WebUploader官网：点这里；WebUploader API：点这里?；实施http协议并不是非常适
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2023-08-28 16:27:23
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1.读取CSV文件
python中csv模块读取reader只能读取一次：注意可能会有：I/O operation on closed filewith open(path,'r',encoding="GB2312") as csvfile: #防止乱码 reader = csv.reader(csvfile) csvdata = reader for row in rea
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2023-06-16 14:39:29
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1.可迭代对象 具备可迭代的能力，即enumerable,在python中指的是可以通过for-in去逐个访问元素的一些对象，比如元组tuple,列表list，字符串string,文件对象file等。 2.迭代器 通过另一种方式一个一个访问可迭代对象中的元素，enumerator。在python中指
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2018-12-20 16:59:00
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2评论
原创
2022-06-27 12:17:16
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hutool读取大excel（超过10M）文件的时候gc会溢出，超出限制，为了解决这个问题，自己编写一个类，用来读取大文件可手动配置设置表头行号 通过反射的方式将读取的excel封装成需要的类import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.core.bean.copier.CopyOptions;
import cn.hutool.cor
Python 读取 超大文本会带来 以下问题：1、内存溢出；2、处理效率低；处理问题1的思路有如下几种方案：1、分块读取。 1） read()函数会将数据一次性读取到内存中，可通过将数据分块读取，readline()函数逐行读取； 2） 一次限制读取的文件的大小，利用iter和yield来控制每次读取的文件位置；# 利用生成器是可以迭代
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2023-06-12 17:49:02
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python–小技巧:python读取大文件1.当我们使用python读取文件的时候，我们通常是这样写的with open('xx.txt','r')as f:
for line in f:
print(line)这样我们就可以遍历一行行的遍历文本。2. 但是当文本很大的时候，我们就不能这样写了，因为这样可能导致我们的内存爆掉了。 我们可以利用生成器，每次迭代出一块一块来，
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2023-06-30 15:16:49
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在二代、三代测序背景下，分析人员难免会遇到解析超过1G、或者10G以上的文件。这里将给大家简单介绍下如何用python读取大文件，并给大家提两个优化代码的小建议。首先，python 读取GB级大文件，常规使用open() 内置函数进行打开操作。python打开文件后，在进行读取内容时分三种情况：（1）read() 读取整个文件，通常将文件内容放到一个字符串变量中；（2）readline() 每次读
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2023-06-30 22:56:57
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1.yield的初步认识 首先，如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做return，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。而yield也会在程序中返回一个可迭代的对象2.什么是可迭代对象呢？ 通常的for…in…循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串
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2023-08-14 15:43:40
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yield个人认为其实是为了实现协程而出现的。所以如果要解释清楚什么是yield，那么也就必须要先搞懂什么是协程。首先明确一点：协程是针对单个CPU的，也就是说，讲协程讲的就是单线程。我们可以通过协程实现类似并发的任务，并且如果只是在一个CPU上的话，使用协程带来的效率一般都会比使用线程来的高。这是为啥呢？这就要看协程的原理了。协程的原理很简单，打个比方就能讲明白了：假设说有十个人去食堂打饭，这个
Python将一个大文件按段落分隔为多个小文件的简单方法
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2023-07-03 13:08:36
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这里以读取txt大文件为例，简单介绍一下Python是如何读取大文件的，系统内存在8G左右，txt文件的大小为5G，实验环境win10 python3.6 pycharm2018，主要内容如下：
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2023-07-07 10:08:30
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python yieldyield用途return一个generation。关于generation的信息可详细查看官网。本文拟解决问题yield为什么运行速度很快？yield的工作原理如何理解yield？1. yield为什么运行速度很快 通过跑python程序，发现运行yield与list，list append、return方法比较，yield的运行速度在某些情况下相对更快速，并且在内存方
Python yield 使用浅析我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。如何生成斐波那契數列斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题，许多初学者都可以轻易写出如下函数：清单 1. 简单输出斐波那契數列前 N
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2023-07-07 23:58:57
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open函数在内存中创建缓存区，将磁盘上的内容复制到此处。文件内容读入到文件对象缓冲区后，文件对象将缓冲区视为非常大的列表，其中每个元素都有一个索引。文件对象按字节（大约每个字符）来对文件对象缓冲区索引计数。许多文件方法隐式使用当前文件位置。例如，调用readline方法后，当前文件位置移动到下一个回车处。write方法在当前文件位置写入。Python方法用于当前位置文件： tell()方法：此方
