【Python】实现对大文件的增量读取

最新推荐文章于 2025-04-06 18:13:26 发布
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本文主要介绍了关于信息技术领域内的相关内容，详细探讨了从不同角度理解技术的重要性。
python实现监控增量_Python的一个增量读分析日志的脚本
weixin_39578197的博客
12-19 266
#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#guoiang.hanimporttime,datetimeimportsysimportos.pathimportreimportsmtplibfromemail.mime.textimportMIMEText#定义日志的日期名称date=time.strftime('%F')#定义要过滤的日志名字l...
Python3增量备份目录中的文件(读取文件修改时间方式)
PanDD_0_1的博客
05-16 513
## V 1.0 ## 增量备份目录中的文件 ## 当文件修改时间改变时备份文件 ## 忽略被删除的文件 ## 文件重命名作为新增文件处理
python实现增量读取文件
harukosang的博客
03-13 4036
最近在做一个小工具，生产者不断的往一个txt文件写入数据，需要解析增量写入的数据。 代码实现如下 def read_file(filename): global location location = 0 with open(filename) as fd: while True: cur_location = fd.tell(...
python增量同步文件夹中的文件
zengliguang的专栏
02-05 381
在上面的代码中，我们首先获取源文件夹中所有文件的修改时间，并将其存储在字典中。然后，我们遍历目标文件夹中的文件，并检查它们的修改时间。如果目标文件夹中存在源文件夹中不存在的文件，则删除它们。如果目标文件夹中的文件与源文件夹中的文件修改时间不同，则使用。以下是一个示例代码，它可以将源文件夹中的新增文件复制到目标文件夹中，并保留文件的时间戳和访问权限。函数将源文件复制到目标文件夹中，并保留文件的时间戳和访问权限。要增量同步文件夹中的文件，可以使用Python的。
python 读取文件夹 增量文件_Python实现目录文件的全量和增量备份
weixin_31271165的博客
02-03 394
目标：html1.传入3个参数:源文件路径，目标文件路径，md5文件python2.每周一实现全量备份，其他时间增量备份linux1.经过传入的路径，获取该路径下面的全部目录和文件(递归)post方法一：使用os.listdir测试代码以下：3d#!/usr/bin/env python#coding:utf8import os,sysdef lsdir(folder):contents = os...
python：文件的追加写入操作
听海边涛声
01-02 1122
python：文件的追加写入操作
python 日志增量抓取实现方法
09-20
Python日志增量抓取实现方法是一种编程技术，旨在对日志文件进行实时监控，以增量方式抓取最新的日志条目。该方法特别适用于大规模的日志文件，能够有效减少不必要的资源消耗，同时确保数据的实时性和完整性。该技术...
Python实时获取日志增量数据demo
11-01
python获取日志文件增量信息的完整代码,有详细的注释说明。
用Python写脚本,实现完全备份和增量备份的示例
09-20
Python作为一种广泛使用的编程语言，在实现备份脚本方面表现出极大的便利性。通过Python内置的库和第三方库，我们可以高效地完成数据的备份工作。 本篇文档介绍了一种使用Python脚本实现完全备份和增量备份的实例，...
python批量写入数据
konasoft的博客
05-25 1486
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 python批量写入文件内容前言一、使用步骤1.引入库 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： python批量写入文件内容 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： #coding=utf-8 import re for i in range(10000,60000): with open('abc.txt',"a") as csvfile: cs.
Python 文件操作：读取、写入和追加写入
最新发布
qq_61638996的博客
04-06 3311
文件操作是编程中处理数据持久化的核心技能。Python 通过简洁的语法和丰富的功能，让文件操作变得非常高效。以下内容将介绍文件操作的关键点，并附代码示例和注意事项。
【Python 必会技巧】使用 Python 追加写入 json 文件或更改 json 文件中的值
BOB'S BLOG
08-30 2万+
追加写入 json 文件 有一个 test.json 文件，包含内容如下： { "key_1": "value_1" } 现需要追加写入 json 文件，向其中增加值，使其包含内容如下： { "key_1": "value_1", "key_2": "value_2" } Python 代码实现： import json new_data = {"key_2": "value_2"} with open("test.json", "r", encoding="utf-8".
Python实现SQLite数据库全备份与增量备份
董付国的Python专栏
01-26 798
开学第一课：一定不要这样问老师Python问题董付国老师Python系列教材推荐与选用参考3000道Python习题免费在线练习=============版权声明：由于公众号后台规则问题，本文暂时无法设置原创标记，但仍属原创内容，微信公众号“Python小屋”坚持只发原创技术文章。=============推荐教材：董付国著，《Python程序设计基础（第3版）》（微课版），ISBN:978730...
Python实战：Python文件操作：读取、写入与追加
oandy0的博客
03-16 6839
本文将详细介绍Python中文件操作的基本概念，包括文件的读取、写入和追加。我们将深入探讨Python文件操作的核心知识，并通过代码示例来帮助我们更好地理解和掌握Python文件操作。
python实现对文件的全量、增量备份
weixin_30809333的博客
06-08 656
#!/user/bin/env python # @Time :2018/6/6 10:10 # @Author :PGIDYSQ #@File :FileBackup2.py import os import filecmp import shutil import sys import time,sched '''定时任务备份，增量备份'''...
使用 Python 增量替换key=val格式的配置文件
以技术为核心，不变可应万变
11-03 535
使用 Python os标准库实现增量替换 key=val 配置文件
Python基础（十九、文件操作写入与追加）
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qq_35716085的博客
01-06 2万+
articleId=135401777)文件不存在时创建文件：如果指定的文件不存在，Python 会自动创建一个新的文件，并将写入的内容写入其中。内容写入内存：与使用 “w” 模式一样，写入的内容首先会被写入内存缓冲区中，而不是直接写入磁盘文件。文件存在时末尾追加内容：如果指定的文件已经存在，Python 会将新的内容追加到文件的末尾。：如果指定的文件不存在，Python 会自动创建一个新的文件，并将写入的内容写入其中。：如果指定的文件已经存在，Python 会清空文件中的内容，然后将新的内容写入其中。
Windows使用python脚本实现文件夹每天自动增量备份
u010749503的专栏
02-15 754
Windows使用python脚本实现文件夹每天自动增量备份
python读取大量json文件
01-26
### 高效读取大量JSON文件的最佳实践 为了高效处理大量的JSON文件，在Python中有几种方法可以优化性能并减少资源消耗。 #### 使用`json`库批量加载数据 对于较小规模的数据集，可以直接使用内置的`json`模块来逐个解析文件。然而当面对成千上万甚至更多的JSON文档时，则需要考虑更高效的策略[^1]。 ```python import json from pathlib import Path def load_json_files(directory_path): """Load multiple JSON files from directory.""" data_list = [] pathlist = Path(directory_path).glob('*.json') for path in pathlist: with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: try: content = json.load(file) data_list.append(content) except ValueError as e: print(f"Error reading {path}: {e}") return data_list ``` #### 利用多线程或多进程加速I/O操作 由于磁盘I/O通常是瓶颈所在，因此可以通过并发方式加快读取速度。这里推荐采用`concurrent.futures`中的ThreadPoolExecutor来进行异步执行任务，从而提高效率[^2]。 ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def parallel_load_jsons(dir_path, max_workers=4): """Parallel loading of JSON files using threads""" results = [] def _load_single_file(p): nonlocal results with p.open(encoding="utf-8") as f: obj = json.loads(f.read()) results.append(obj) paths = list(Path(dir_path).glob("*.json")) with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor: futures = [executor.submit(_load_single_file, p) for p in paths] # Wait until all tasks complete. for future in as_completed(futures): pass return results ``` #### 流式解析大尺寸单个JSON对象 如果遇到特别庞大的单一JSON结构体（比如数组），建议利用第三方库如`ijson`实现流式的增量解析，这样可以在不占用过多内存的情况下完成整个过程[^3]. ```python import ijson def stream_large_json(filename): """Stream parse very large single JSON object""" items = [] with open(filename, "rb") as input_file: parser = ijson.items(input_file, "item") for item in parser: items.append(item) return items ``` 通过上述三种不同场景下的解决方案，可以根据实际需求选择最合适的方式去应对大规模JSON文件的读取挑战。
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