用Python读取大文件(下)

【Python】读取大文件 要理解Python中如何高效读取大文件,我们必须首先从最底层的存储机制和操作系统如何管理文件I/O开始。这不仅是理解上层Python代码行为的基础,更是优化策略的根本所在。硬盘,作为数据持久化存储的核心介质,其物理结构和工作方式直接决定了文件I/O的效率。 对I/O性能的影响:因此,为了高效读取大文件,我们应尽量减少寻道次数和旋转延迟,即尽可能进行顺序读写和大块读写。操作系统管理文件的方式是理解其I/O机制的关键。inode (索引节点):在类Unix文件系统中,每个文件(或目录)都有一个唯一的inode。 阅读详情

上篇讲到如何写一个python程序去处理大文件的内容读取。 中间涉及了几个很关键的概念, 可迭代对象, 生成器和文件对象。 


本篇解释下这几个概念。 


可迭代对象:

在python中一个列表,就是一个可迭代对象,同时它也是迭代器。我们可以用for i in mylist的方法去迭代它。 类似的还有链表, 文件对象等。 


在python里, 使用__iter__方法可以返回一个可迭代对象, 而next()方法实现一个迭代器的功能, 通过调用next()方法, 可以拿到循环的下一个值, 当没有值可以拿的时候,就会抛出StopIteration的错误。 这在后面解释文件对象的时候会进一步说明。 


生成器:

生成器就是一个可以迭代的对象。 我们可以用for i in mygenerator的方法去读取它。 


如何生成一个生成器, 比如我们可以使用这样的方法

 mygenerator = (x*x for x in range(3))

你可能会注意到这个跟生成列表的方法很像,唯一的区别是把外边的[  ] 换成了 ()。 


另外一种产生生成器的方法, 是使用yield关键字。 包含有yield关键字的函数, python的解释器会将其视为generator.比如下面的例子:


In [30]: def createGenerator():
   ....:     myList = range(3)
   ....:     for i in myList:
   ....:         yield i*i 
   ....:             

In [31]: mygenerator = createGenerator()

In [32]: mygenerator
Out[32]: <generator object createGenerator at 0x2e05690>



这个生成器和列表有很不一样的地方。 比如, 它只能被读取一次,也可以这么说,生成器只能被迭代一次, 而列表可以被反复的读取。 我们在python shell里做个实验:

In [26]: mygenerator = (x*x for x in range(3))

In [27]: <span style="font-family:Arial, Helvetica, sans-serif;">mygenerator</span>

Out[27]: <generator object <genexpr> at 0x2e056e0>

In [28]: for i in mygenerator:
   ....:     print i
   ....:     
0
1
4

In [29]: for i in mygenerator:
   ....:     print i
   ....:     

In [30]: 

当第二次去读取mygenerator的时候, 就打印不出数据了。 



文件对象:

In [36]: f = open('/tmp/test.log')

In [37]: f
Out[37]: <open file '/tmp/test.log', mode 'r' at 0x2d6fc90>

使用open的方法会生成一个文件对象。 这种方法其实是和使用file是一样的。 例子如下:

In [38]: f2 = file('/tmp/test.log')

In [39]: f2
Out[39]: <open file '/tmp/test.log', mode 'r' at 0x2d6fd20>


这两种方法都是生成一个文件对象。 怎么知道文件对象是一个可迭代的对象了, 我们通过查看python内置方法的源码__builtin__.py中看到如下代码:

class file(object):
    
    def next(self):
        """ x.next() -> the next value, or raise StopIteration """
        pass

    def __init__(self, name, mode=None, buffering=None): 
        pass

    def __iter__(self):
        """ x.__iter__() <==> iter(x) """
        pass


我们看到file这个类里,包含了__iter__ 和 next的方法。 

前面提到, 在python里, 使用__iter__方法可以返回一个可迭代对象, 而next()方法实现一个迭代器的功能, 通过调用next()方法, 可以拿到循环的下一个值, 当没有值可以拿的时候,就会抛出StopIteration的错误。 


看看下面的例子,可能会帮助你的理解:

In [41]: f2
Out[41]: <open file '/tmp/test.log', mode 'r' at 0x2d6fd20>

In [42]: f2.next()
Out[42]: 'the first line \n'

In [43]: f2.next()
Out[43]: 'the second line \n'

In [44]: f2.next()
Out[44]: 'the 3rd line \n'

In [45]: f2.next()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
/tmp/<ipython-input-45-727bbb2668dc> in <module>()
----> 1 f2.next()

StopIteration: 

In [46]: 



----------------全文完----------------------


转载请注明来自: 作者hackstoic


【参考文献】

1. http://pyzh.readthedocs.org/en/latest/the-python-yield-keyword-explained.html 

2. https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-python-yield/

3. http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013946328809098c1be08a2c7e4319bd60269f62be04fa000



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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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