python 文本处理，利用python脚本处理任意文件，取希望实现功能： $logprocessor.py 其中> love,w ./readit.p被爱的人不需千军万马，毫不费力，便占据一片领地。
使用python删除大文件中的特定行，如何最优
代码基于python 2.6。功能已写成函数，用的简单语法，很好懂。 新文件文件名自动附加"_back"。 def readKeys(fileName): keys = [] f = open(fileName, "r") while True: line = f.readline() if not line: break key = line.strip() if key: ke人生在世也就短短几十年，又何必跟自己过不去呢？身体累可以休息恢复，但让心累，可是很难恢复的。
要用python从几百万行数据的文件一行行读数据并计，想找一种较快的算法原本，往事就是有节气的，燕草方生，秦桑低绿，怀之谷雨，念时已白露。
如果你的数据互相有关系的话，你就只能用readline一行完了之后再处理一行； 如果你的数据是每行不相干的，那你应该可以把文件分成几段，每段分配一个thread处理； 如果你的数据时每行不相干，而且你对数据的操作不很复杂的话。
怎样用Python实现大文件遍历并修改内容用生成器处理大文本文件，效率超级高。2个多G文件，7秒处理完。
python处理文本,这个文本一共几百万行。要分享每1000而且要分享文本开头和结束都要插入此句，分享大神帮忙写一个最残忍的不是一下子就成了陌生人，而是渐渐走向陌生的那种感觉。
使用Python 处理大文件有什么推荐的方式么
以前弄过一些组学的文件，如果是纯文本的话不要用 for..in..语句，用 readlines 读入几千行后再用 readline 处理，如果是 utf8 之类非等长的字节编码的话先按 byte 编码读入文本必要时再解析成别的，最后把文件塞到内存盘再加个多进程。
python 读取大文件数据怎么快速读取
python中读取数据的时候有几种方法，无非是read，readline，readlings和xreadlines几种方法，在几种方法中，read和xreadlines可以作为迭代器使用，从而在读取大数据的时候比较有效果. 在测试中，先创建一个大文件，大概1GB左右。
python 行列 文本数据处理有好几个core的数据要算，每个core有三列数据，每一列数据要分享均值。最图表的事先放一放。先给你一个按行读取文件的例子 with open("text.txt", "r") as fin: for line in fin: nums = line.split() # 按空白切分行，得到一组数值 因为文件格式比较严谨，每一列的内容都是统一的，所以就很容易处理了。
