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使用Python实现多进程分块读取大型文件的方法

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简介：
本文介绍了如何利用Python语言实现高效的多进程技术来处理大规模数据文件，通过将大文件分割成小块并行读取，以提高程序执行效率和资源利用率。 本段落实例讲述了Python多进程分块读取超大文件的方法，供参考： 读取大型文本段落件时，可以使用多进程技术将其分成多个部分处理，并将每个部分单独输出为一个独立的文件。 ```python # -*- coding: GBK -*- import os from multiprocessing import Process, Queue WORKERS = 4 # 设置工作进程数 BLOCKSIZE = 100 * 1024*1024 # 每个块的大小，单位为字节，默认设置为100MB FILE_SIZE = 0 # 文件总大小 def getFilesize(file): 获取文件大小 ``` 通过这种方式可以高效地处理非常大的文本数据集。

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  • 使用Python实现多进程分块读取大型文件的方法
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    本文介绍了如何利用Python语言实现高效的多进程技术来处理大规模数据文件，通过将大文件分割成小块并行读取，以提高程序执行效率和资源利用率。 本段落实例讲述了Python多进程分块读取超大文件的方法，供参考： 读取大型文本段落件时，可以使用多进程技术将其分成多个部分处理，并将每个部分单独输出为一个独立的文件。 ```python # -*- coding: GBK -*- import os from multiprocessing import Process, Queue WORKERS = 4 # 设置工作进程数 BLOCKSIZE = 100 * 1024*1024 # 每个块的大小，单位为字节，默认设置为100MB FILE_SIZE = 0 # 文件总大小 def getFilesize(file): 获取文件大小 ``` 通过这种方式可以高效地处理非常大的文本数据集。
     
  • Python读取xlsx文件的方法实现
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    本文章介绍了如何使用Python编程语言来高效地读取和处理Excel（.xlsx）格式的数据文件。通过集成pandas或openpyxl库，可以轻松解析复杂表格数据，并进行各种数据分析操作。 以下是脚本的重写版本： ```python from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(/tmp/test.xlsx) # 找到需要的xlsx文件的位置 booksheet = workbook.active # 获取当前活跃的工作表， 默认是第一个工作表。 # 如果想获取别的工作表页可以采取下面的方式：先获取所有工作表的名字，然后通过指定那一页。 # sheets = workbook.sheetnames # booksheet = workbook[sheets[0]] ``` 注意在脚本中我添加了注释来帮助理解代码，并且根据原文意图补充说明如何从名称获取特定的sheet页。
     
  • 使用Python进行文件读取
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    本教程介绍如何利用Python编程语言高效地读取各种类型的文件，包括文本和二进制文件。涵盖基本到高级的方法与技巧，适合初学者及中级程序员学习。 要使用Python实现文件的读取功能，请参考以下代码： ```python import sys filename = sys.argv[1] # 假设脚本名作为第一个参数传递，第二个参数为待处理的文件路径。 with open(filename, r, encoding=utf8) as f: line_no = 0 for line in f: line_no += 1 print(f{line_no}: {line}, end=) ``` 注意：`sys.argv[0]`通常用于获取脚本段落件名本身，而不是要读取的文件路径。因此，在这个例子中使用了 `sys.argv[1]` 来表示从命令行传入的第一个参数是待处理的文件路径。 代码解释： - 使用 `with open(filename, r, encoding=utf8) as f:` 打开并指定编码为UTF-8，这样可以正确读取包含非ASCII字符（如中文）的文本段落件。 - 通过循环遍历每一行，并打印出当前行号和内容。 这段代码实现了从给定路径读取文件的功能。每读取一行就输出该行的内容及对应的行号。
     
  • Python读取多个G大小的CSV文件的方法
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    本文介绍了如何使用Python高效地处理大型CSV文件（超过1GB），包括分块读取和内存优化技巧。 如下所示：import pandas as pd file = pd.read_csv(file.csv, iterator=True) while True: chunk = file.get_chunk(1000) print(chunk.head(10)) print(chunk.tail(10)) 以上是使用Python读取大容量CSV文件的一种方法，希望能够为大家提供参考。
     
  • 在Python中使用h5py模块读取H5文件的主键方法
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    本篇文章介绍了如何利用Python中的h5py库来打开和访问H5格式的数据文件，并重点讲解了获取H5文件内部对象名称（即主键）的方法。 今天为大家分享如何在Python中使用h5py模块读取H5文件中的主键内容，这具有很高的参考价值，希望对大家有所帮助。我们一起看看吧。
     
  • C#中读取已被进程占用的文件的方法实现
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    本文介绍了在C#编程语言环境下，如何有效读取已经被其他进程占用的文件的具体方法和技巧。通过提供详细的代码示例，帮助开发者解决实际开发过程中遇到的相关问题。 本段落主要介绍了使用C#实现读取被进程占用的文件的方法，并涉及了相关的进程操作及文件读取技巧，具有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考此内容。
     
  • 使用Python读取Properties配置文件的方法
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    本篇文章介绍了如何利用Python语言高效地读取和解析Properties格式的配置文件，帮助开发者简化项目中的配置管理。 本段落主要介绍了使用Python读取Properties配置文件的方法，并通过实例详细讲解了如何定义和使用相关类来操作这些配置文件。对于需要这方面帮助的读者来说，这是一份有价值的参考资料。
     
  • 使用Python读取txt文件的方法详解
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    本篇文章详细介绍了如何利用Python编程语言来打开、读取和处理TXT文本文件的内容。适合初学者学习实践。 在G:/PythonPractise文件夹下新建一个名为record.txt的文本段落档，并写入四行内容后保存。接下来，在python3的idle中编写代码。 方法一的代码及其运行结果如下：如上所示，此法省略了end参数，默认为“\n”（回车）；而使用空字符串作为end值的方法显示为空白结束符（等价于“\r”换行符）的结果则不同。 方法二和其对应的输出情况也展示了另外一种实现方式：这种方法遍历文件中的每一行，并逐行打印出来。 最后，我们来看一下方法三的代码及其结果：此法调用了readlines()函数来处理整个文档的内容。 综上所述，三种不同的操作方式分别提供了读取文件的不同途径。具体来说，第一种是直接通过对象的方法（如readline）获取内容；第二种则是逐行遍历的方式输出文本信息；而第三种则一次性加载所有数据到内存中进行后续的操作。
     
  • 使用Python和imaplib模块读取Gmail中的邮件方法
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  • 使用Python实现多个进程向同一个文件写入的方法
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    本文介绍了如何利用Python语言安全地让多个进程同时向同一文件进行数据写入的技术和方法。通过合理的编程技巧，可以避免多线程或并发操作中常见的覆盖、冲突等问题，确保信息的完整性和一致性。适合需要处理大规模并行任务的数据工程师阅读。 最近用Python的正则表达式处理了一些文本数据，并需要将结果写入文件。由于文件较大，运行时间较长。通过任务管理器发现CPU仅占用25%，经查阅资料得知这是由于GIL（全局解释器锁）的存在，在同一时刻只能执行一个线程，因此只使用了一个核心的计算能力，而我的电脑是四核处理器，所以整体利用率仅为25%。 既然多线程无法提高效率，可以考虑利用Python中的multiprocessing库进行多进程处理。但需要注意的是，如果多个进程中需要写入同一个文件，则会出现资源争用问题。如果不解决这个问题，可能会导致数据混乱或丢失。