多进程分块读取文件

        # -*- utf-8 -*-

	import urlparse
	import datetime
	import os
	from multiprocessing import Process,Queue,Array,RLock

	"""
	多进程分块读取文件
	"""

	WORKERS = 4
	BLOCKSIZE = 100000000
	FILE_SIZE = 0

	def getFilesize(file):
	    """
	        获取要读取文件的大小
	    """
	    global FILE_SIZE
	    fstream = open(file,'r')
	    fstream.seek(0,os.SEEK_END)
	    FILE_SIZE = fstream.tell()
	    fstream.close()

	def process_found(pid,array,file,rlock):
	    global FILE_SIZE
	    global JOB
	    global PREFIX
	    """
	        进程处理
	        Args:
	            pid:进程编号
	            array:进程间共享队列,用于标记各进程所读的文件块结束位置
	            file:所读文件名称
	        各个进程先从array中获取当前最大的值为起始位置startpossition
	        结束的位置endpossition (startpossition+BLOCKSIZE) if (startpossition+BLOCKSIZE)
	        if startpossition==FILE_SIZE则进程结束
	        if startpossition==0则从0开始读取
	        if startpossition!=0为防止行被block截断的情况,先读一行不处理,从下一行开始正式处理
	        if 当前位置 <=endpossition 就readline
	        否则越过边界,就从新查找array中的最大值
	    """
	    fstream = open(file,'r')

	    while True:
	        rlock.acquire()
	        print 'pid%s'%pid,','.join([str(v) for v in array])
	        startpossition = max(array)
	        endpossition = array[pid] = (startpossition+BLOCKSIZE) if (startpossition+BLOCKSIZE)
	        rlock.release()

	        if startpossition == FILE_SIZE:#end of the file
	            print 'pid%s end'%(pid)
	            break
	        elif startpossition !=0:
	            fstream.seek(startpossition)
	            fstream.readline()
	        pos = ss = fstream.tell()
	        ostream = open('/data/download/tmp_pid'+str(pid)+'_jobs'+str(endpossition),'w')
	        while pos
	            #处理line
	            line = fstream.readline()
	            ostream.write(line)
	            pos = fstream.tell()

	        print 'pid:%s,startposition:%s,endposition:%s,pos:%s'%(pid,ss,pos,pos)
	        ostream.flush()
	        ostream.close()
	        ee = fstream.tell()

	    fstream.close()

	def main():
	    global FILE_SIZE
	    print datetime.datetime.now().strftime("%Y/%d/%m %H:%M:%S")

	    file = "/data/pds/download/scmcc_log/tmp_format_2011004.log"
	    getFilesize(file)
	    print FILE_SIZE

	    rlock = RLock()
	    array = Array('l',WORKERS,lock=rlock)
	    threads=[]
	    for i in range(WORKERS):
	        p=Process(target=process_found, args=[i,array,file,rlock])
	        threads.append(p)

	    for i in range(WORKERS):
	        threads[i].start()

	    for i in range(WORKERS):
	        threads[i].join()

	    print datetime.datetime.now().strftime("%Y/%d/%m %H:%M:%S")

	if __name__ == '__main__':
	    main()
使用laspy库可以方便地读取和处理激光扫描(LAS)文件。当面对大型的LAS文件时,为了提高读取和处理效率,可以使用分块多进程的方式来加载LAS文件。 首先,我们需要将大型的LAS文件分成多个块。可以根据需要调整每个块的大小,比如按照文件的点数、文件大小或者时间间隔等来确定块的大小。然后,利用laspy库中的laspy.file.File类中的open函数打开LAS文件读取块的数据。 接下来,我们可以使用多进程来并行加载处理分块的LAS数据。可以使用multiprocessing库中的Pool类创建一个进程池,并设置进程池的大小。然后通过遍历分块数据,为每个分块创建一个进程,使用进程池中的进程来加载和处理分块数据。 在每个进程的加载过程中,可以使用laspy库中的laspy.file.File类的read函数来读取相应的分块数据。如果需要对分块数据进行处理,可以在每个进程中通过laspy库提供的接口进行处理,比如获取点的坐标、颜色、分类等信息。 最后,通过合并每个进程加载和处理的结果,可以得到完整的LAS数据。可以将每个进程的结果保存在一个共享的数据结构中,如列表或字典中。最后,将每个分块的结果按照预定的顺序合并在一起,即可完成分块多进程加载LAS文件的过程。 分块多进程加载LAS文件的优点是可以提高加载数据的速度,特别是对于大型的LAS文件。同时,由于使用了多进程,可以充分利用多核处理器的性能并行处理数据,从而加快加载和处理的速度。 总的来说,使用laspy库进行分块多进程加载LAS文件可以提高数据处理效率,特别是在处理大型LAS文件时,可以充分发挥计算机系统的性能,提高数据处理的速度。
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