python文件读read()、readline()、readlines()对比

  读取文件的三个方法:read()、readline()、readlines()。均可接受一个变量用以限制每次读取的数据量,但通常不使用。本章目的是分析和总结三种读取方式的使用方法和特点。

一、read方法

  特点是:读取整个文件,将文件内容放到一个字符串变量中。

  劣势是:如果文件非常大,尤其是大于内存时,无法使用read()方法。

file = open('兼职模特联系方式.txt', 'r')  # 创建的这个文件,也是一个可迭代对象

try:
    text = file.read()  # 结果为str类型
    print(type(text))
    print(text)
finally:
    file.close()
"""
<class 'str'>
吴迪 177 70 13888888
王思 170 50 13988888
白雪 167 48 13324434
黄蓉 166 46 13828382
"""

  read()直接读取字节到字符串中,包括了换行符

>>> file = open('兼职模特联系方式.txt', 'r')
>>> a = file.read()
>>> a
'吴迪 177 70 13888888\n王思 170 50 13988888\n白雪 167 48 13324434\n黄蓉 166 46 13828382'

二、readline方法

  特点:readline()方法每次读取一行;返回的是一个字符串对象,保持当前行的内存

  缺点:比readlines慢得多

file = open('兼职模特联系方式.txt', 'r')

try:
    while True:
        text_line = file.readline()
        if text_line:
            print(type(text_line), text_line)
        else:
            break
finally:
    file.close()
"""
<class 'str'> 吴迪 177 70 13888888

<class 'str'> 王思 170 50 13988888

<class 'str'> 白雪 167 48 13324434

<class 'str'> 黄蓉 166 46 13828382
"""

  readline()  读取整行,包括行结束符,并作为字符串返回

>>> file = open('兼职模特联系方式.txt', 'r')
>>> a = file.readline()
>>> a
'吴迪 177 70 13888888\n'

三、readlines方法

  特点:一次性读取整个文件;自动将文件内容分析成一个行的列表

file = open('兼职模特联系方式.txt', 'r')

try:
    text_lines = file.readlines()
    print(type(text_lines), text_lines)
    for line in text_lines:
        print(type(line), line)
finally:
    file.close()
"""
<class 'list'> ['吴迪 177 70 13888888\n', '王思 170 50 13988888\n', '白雪 167 48 13324434\n', '黄蓉 166 46 13828382']
<class 'str'> 吴迪 177 70 13888888

<class 'str'> 王思 170 50 13988888

<class 'str'> 白雪 167 48 13324434

<class 'str'> 黄蓉 166 46 13828382
"""

  readlines()读取所有行然后把它们作为一个字符串列表返回。

>>> file = open('兼职模特联系方式.txt', 'r')
>>> a = file.readlines()
>>> a
['吴迪 177 70 13888888\n', '王思 170 50 13988888\n', '白雪 167 48 13324434\n', '黄蓉 166 46 13828382']

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiugeng/p/8635862.html

<think>好的,我现在需要回答用户关于Pythonreadreadlines方法在文件时的性能差异的问题。用户还提到了性能对比和耗时分析,所以我需要详细比较这两个方法,并结合用户提供的引用资料来支持我的回答。 首先,我需要回忆一下这两个方法的基本工作原理。根据引用资料,read()方法一次性取整个文件内容并返回一个字符串,而readlines()则是取所有行并返回一个列表,每个元素是一行内容[^4]。两者的主要区别在于返回的数据结构不同,但都是将整个文件内容加载到内存中。 接下来,性能方面,用户提供的引用5中的实验数据显示,read()方法耗时7.41秒,readline()是16.03秒,而readlines()用了21.48秒[^5]。这个结果看起来有点矛盾,因为readlines()应该和read()一样是一次性取整个文件,但耗时更长。可能的原因是什么? 我需要分析可能的因素。首先,虽然两者都是一次性取整个文件,但readlines()需要将内容按行分割成列表,这会增加额外的处理时间。而read()只是将内容作为一个字符串返回,处理步骤更少。因此,即使都取整个文件readlines()因为分割行的操作会更慢。这点在引用5的数据中得到体现。 另外,用户提到的引用3指出在处理大文件时,一次性取可能会导致内存问题,这时候可能需要逐行处理或分块取[^3]。虽然这主要是关于内存优化的,但性能方面,如果文件非常大,read()readlines()都会占用大量内存,可能影响性能,甚至导致程序崩溃。但用户的问题更关注耗时对比,所以内存问题可能需要提及,但不是核心。 还有,引用2提到readlines()有一个可选参数sizeint,可以指定取的字节数,但通常还是取整个文件[^2]。而引用4强调readlines()自动将内容分析成行的列表。这说明额外的处理步骤确实存在,导致时间增加。 那么,总结起来,read()更快,因为它只取内容不进行行分割;readlines()稍慢,因为需要分割行并生成列表。而readline()最慢,因为它是逐行取,每次调用都需要I/O操作,导致更多的时间消耗[^5]。 用户可能的应用场景是处理大文件,这时候需要权衡内存和速度。如果内存足够,read()更快;如果需要逐行处理且内存有限,可能需要其他方法,如迭代文件对象。 最后,根据用户的要求,生成相关问题,需要围绕性能差异、优化方法、应用场景等方面提问。</think>### Pythonread()readlines()性能差异分析 #### 一、核心区别 1. **$read()$方法** 一次性取整个文件内容到内存,返回单个字符串。 特点:无额外行分割处理,内存占用与文件大小成正比[^3]。 2. **$readlines()$方法** 一次性文件并按行分割,返回包含所有行的列表。 特点:自动添加换行符`\n`,需要额外的内存存储列表结构[^4]。 #### 二、性能对比 通过实验数据(文件大小约10GB): - `read()`耗时:$7.41s$ - `readlines()`耗时:$21.48s$[^5] **差异原因**: 1. **处理步骤差异** - `read()`直接将二进制流转换为字符串。 - `readlines()`需要遍历文件内容并执行行分割操作,时间复杂度为$O(n)$。 2. **内存分配开销** 列表结构需要为每行分配独立内存空间,而字符串是连续存储的[^4]。 #### 三、适用场景 | 方法 | 适用场景 | 注意事项 | |---------------|----------------------------------|---------------------------| | `read()` | 需要整体处理文本(如正则匹配) | 大文件可能导致内存溢出[^3] | | `readlines()` | 需要按行随机访问 | 内存充足时使用 | #### 四、优化建议 1. **大文件处理** 推荐逐行迭代(非`readline()`): ```python with open("large.txt") as f: for line in f: # 惰性取,内存友好 process(line) ``` 2. **分块取** 结合`read(size)`控制内存占用: ```python chunk_size = 4096 while chunk := f.read(chunk_size): process(chunk) ``` #### 五、实验复现 测试代码框架: ```python import time def test_read(): start = time.time() with open("test.txt", "r") as f: data = f.read() print(f"read()耗时: {time.time() - start:.2f}s") def test_readlines(): start = time.time() with open("test.txt", "r") as f: lines = f.readlines() print(f"readlines()耗时: {time.time() - start:.2f}s") ```
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