[python优化]readlines内存溢出

在处理21GB大文件时,原代码使用readlines()导致内存溢出,运行超时。通过查阅Python文档,了解到readlines会将整个文件内容加载到内存中。改为使用readline()逐行读取,解决了问题。总结:对于小文件,readlines效率更高,大文件则应使用readline以避免内存问题。

最近遇到诡异问题,代码跑了2个小时,还没有跑出来,被运维组的同学给杀掉了。

看了下记录的日志,发现是在执行如下代码的时候卡住了:

for line in fp_des.readlines(): 
                line_arr=line.strip().split("\005",max(email_pos,prod_pos)+1)
                email_data=line_arr[email_pos]
                prod_data=""
                if(prod_pos>0):
                    prod_data=line_arr[prod_pos]
                if(email_data!=tmp_email):
                    prod_rank=1
                    tmp_email=email_data
                else:
                    prod_rank+=1
                
                sendDetailFileEntry.writeLine(action_id,email_data, prod_data, prod_rank) 

看了下python的文档,发现readlines的问题,它会将整个文件的内容读到内存中,然后转换为一个数组。

我看了下文件的大小为21G。难怪了,将readlines改成readline,就ok,后者是一条一条的读取的,不会消耗很大的内存。

line=fp_des.readline()
        while(line): 
                line_arr=line.strip().split("\005",max(email_pos,prod_pos)+1)
                email_data=line_arr[email_pos]
                prod_data=""
                if(prod_pos>0):
                    prod_data=line_arr[prod_pos]
                if(email_data!=tmp_email):
                    prod_rank=1
                    tmp_email=email_data
                else:
                    prod_rank+=1
                
                sendDetailFileEntry.writeLine(action_id,email_data, prod_data, prod_rank)    
                line=fp_des.readline()

总结:小文件,可以用readlines,大文件,可以用readline。前者效率高,后者不会把内存撑爆。


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