用Python计算大文件行数方法及性能比较

最新推荐文章于 2025-09-19 00:04:59 发布
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#python #开发语言

这篇博客探讨了使用Python统计大文件行数的多种方法，包括readlines、逐行读取、sum函数、enumerate、缓冲计数、wc命令、部分计数和迭代计数，并在不同文件大小下进行了性能比较。

如何使用Python快速高效地统计出大文件的总行数, 下面是一些实现方法和性能的比较。

1.readline读所有行

使用readlines方法读取所有行:

def readline_count(file_name):
    return len(open(file_name).readlines())

2.依次读取每行

依次读取文件每行内容进行计数:

def simple_count(file_name):
    lines = 0
    for _ in open(file_name):
        lines += 1
    return lines

3.sum计数

使用sum函数计数:

def sum_count(file_name):
    return sum(
最低0.47元/天 解锁文章
Python中高效获取文件行数的方法
HackNebulaZ的博客
10-03 795
在某些情况下，我们可能需要知道文件中的行数，以便进行进一步的处理。本文将介绍一种高效获取文件行数的方法，并提供相应的Python代码示例。Python的文件对象提供了readlines()方法，它可以一次性读取整个文件，并将每一行作为一个元素存储在列表中。如果处理的文件非常大，一次性读取整个文件可能会占用大量的内存。在这种情况下，我们可以使用逐行读取的方法，并在读取每一行时递增一个计数器来获取文件的行数。的函数，它接受文件路径作为输入，并返回文件的行数。最后，函数返回计数器的值，即文件的行数。
高效读取超大文件的Python实现方法
code_welike的博客
06-11 2057
与上面的方法相比，它具有更好的性能，因为可以根据需要指定读取的字节数。总的来说，以上三种方法都可以高效读取超大文件，选择哪一种方法取决于具体的需求。在处理需要高效读取超大文件的情况下，可以尝试一下以上的方法，以提高程序的性能和效率。使用yield生成器可以有效地减小内存占用，并提高文件读取的效率。read_large_file()函数将文件划分为1MB的块，并使用yield返回每个块，然后使用for循环逐个处理这些块。逐行读取是一种最简单的读取超大文件的方法，可以通过Python自带的文件对象实现。
Python：统计文件行数
08-15
Python：统计文件行数 添加了一个方法4，同时发现我的电脑上第三种方法要快一些
Python快速入门专业版（三十五）：函数实战2：文件内容统计工具（统计行数/单词数/字符数）
最新发布
Pocker_Spades_A的博客
09-19 1177
在日常开发和办公中，我们经常需要统计文本文件的基本信息——比如代码文件的行数、文章的单词数、文档的字符总数等。手动统计不仅效率低，还容易出错。通过Python函数开发一个“文件内容统计工具”，既能自动化完成统计任务，又能深入实践文件操作、函数模块化设计和异常处理等核心知识点。本文将从零构建一个支持文本文件的统计工具，通过拆分“统计行数”“统计单词数”“统计字符数”三个独立功能为函数，结合实现安全的文件操作，加入异常处理确保工具健壮性，最终通过主函数整合所有功能，输出清晰的统计结果。在编写代码前，需明确工具的
【Python】 如何用Python高效计算大文件的行数
PythonWeb实践
05-23 974
在UNIX系统中，文件的元数据包括了“inode”大小，这通常与文件内容的大小成正比。在Python中，计算一个文件的行数通常意味着需要逐行读取文件，这在处理大文件时可能会非常耗时。然而，如果我们只关心行数，而不需要文件的具体内容，有一些更高效的技巧可以利用。Python的文件操作默认使用缓冲区，这意味着文件的读取操作会先在内存中的缓冲区进行，而不是直接从磁盘读取。最直接的方法是打开文件，然后逐行读取，直到文件结束。这种方法简单但效率低下。模块，它允许我们以内存映射的方式读取文件，这样可以减少内存的使用。
python 中统计超大文件行数
周迪新的博客
05-12 488
num_lines = sum(1 for line in open(input_file))
python统计超大文件行数
Seth为理想奋斗
06-09 6826
len([ "" for line in open("filename","r")])测试比wc -l 慢一些,1个G大概慢了1到2秒的样子,每G耗时8秒
CSV指南：Python程序获取大型CSV文件行数
qq_59629101的博客
02-27 3848
本指南提供了几种使用Python来获取大型CSV文件行数的方法，并解释了每种方法的适用场景。
Python高效统计大文件行数的方法对比
`xreadlines()`方法在Python 2.x中可用，但在Python 3.x中已被弃用，可以直接使用`for line in open(fname):`来代替。 3. **方法3：缓冲读取** 这种方法利用缓冲区来读取文件，每次读取65536个字符，然后计算缓冲...
python读取大文件的行数的最快方法_如何用最快的速度读出大小为10G的文件的行数?弄懂 python 的迭代器...
weixin_39947351的博客
11-20 291
1 with open('rm_keys.txt', 'r', encoding = 'utf-8') as f:23 count =045 for line inf:67count += 189 　　print(count)for line in f 将文件对象 f 视为一个可迭代的数据类型，会自动使用 IO 缓存和内存管理，这样就不必担心大文件了。一、先理解可迭代对象的本质随便封装了一...
【Python】如何高效获取大文件行数？
...
07-09 3123
如何获取一个文本文件的行数？ 接下来，我们对 【方法1】 思路：借助readlines def readline_count(file_name): return len(open(file_name,encoding="utf-8").readlines()) cnt=readline_count(file_path) print(cnt) 【方法2】
python读取大文件的行数的最快方法_Python计算大文件行数方法及性能比较
weixin_39880301的博客
11-20 465
如何使用Python快速高效地统计出大文件的总行数, 下面是一些实现方法和性能的比较。1.readline读所有行使用readlines方法读取所有行:def readline_count(file_name):return len(open(file_name).readlines())2.依次读取每行依次读取文件每行内容进行计数:def simple_count(file_name):line...
解决python读取几千万行的大表内存问题
12-25
Python导数据的时候，需要在一个大表上读取很大的结果集。 如果用传统的方法，Python的内存会爆掉，传统的读取方式默认在内存里缓存下所有行然后再处理，内存容易溢出 解决的方法： 1）使用SSCursor(流式游标)，避免客户端占用大量内存。(这个cursor实际上没有缓存下来任何数据，它不会读取所有所有到内存中，它的做法是从储存块中读取记录，并且一条一条返回给你。) 2）使用迭代器而不用fetchall,即省内存又能很快拿到数据。 import MySQLdb.cursors conn = MySQLdb.connect(host='ip\u5730\u5740', user='\u7528\u6237\u540d', passwd=
Python计算大文件行数方法及性能比较
yygr的博客
01-30 341
如何使用Python快速高效地统计出大文件的总行数, 下面是一些实现方法和性能的比较。
Python统计大文本行数
夜空下的凝视
04-11 4130
import time # 方法一： def tong1(filename): with open(filename, 'r') as f: num = sum(1 for line in f) print('总行数为%s行。' % num) # 方法二： def tong2(filename): count=0 for line in ...
python 统计大文件行数
baiyuting_hi的博客
03-13 2102
def count_file_lines(filename): """ 快速统计文件行数 :param filename: :return: """ count = 0 fp = open(filename, "rb") byte_n = bytes("\n", encoding="utf-8") while 1:
python读取大文件性能_用python读取大文件
weixin_39781945的博客
02-04 212
使用非GUI方式运行JMeter后，一个麻烦就是看不到结果树之类的报告，如果request发生意想不到的错误自己不知道会很麻烦。于是我往往在jmx里加一些设定，让jmeter写一些记录到文件中去以方便察看如果sampler运行总数是几百上千万，那么这个记录文件就相当可观了，不过还好目前jmeter打开个2,3G的文件还是可以的，只需要等一会儿但是结果树是察看不到了(其实写到这里我想想，我并没有试过...
python快速读取非常大的文件
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coordinate的博客
05-06 2万+
读取大文件是我们平时经常会遇到的问题，我这里给出两个比较好的解决方案。第一种with open("test.txt") as f: for line in f: #do something with data这种做法非常的简单。这个代码在打开文件的过程中，不会一次性读取全部文件，而是采用每次读取一行的方式，类似于buffer机制。当然我们也可以自己去实现一个buffer，然后
python大文件读写性能-大文件读写效率比较
weixin_39524882的博客
11-11 2011
之前做到一个大日志文件（size > 1G）解析的项目，在此记录下对于大文本解析方式的效率比较。不同方式的性能差别很大，那个项目的日志解析时间能从原来的超过36小时优化到只需要2分钟，awk功不可没。bash 比较bash脚本中对于文本的读取主要有以下四种，尽管 AWK 具有完全属于其本身的语法，但在此我也把它归在一起：#方法一func1(){rm -f $2echo "$(date) ...
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