我不敢相信这能像@john-la-rooy的回答看起来那么简单。因此，我使用逐行读写重新创建了cp命令。这是疯狂的快。

#!/usr/bin/env python3.6

import sys

with open(sys.argv[2], 'w') as outfile:
    with open(sys.argv[1]) as infile:
        for line in infile:
            outfile.write(line)

如果你在文件中没有换行符，你可以这样做:

with open('large_text.txt') as f:
  while True:
    c = f.read(1024)
    if not c:
      break
    print(c,end='')

下面是加载任何大小的文本文件而不会导致内存问题的代码。 它支持千兆字节大小的文件

https://gist.github.com/iyvinjose/e6c1cb2821abd5f01fd1b9065cbc759d

下载文件data_loading_utils.py并将其导入到代码中

使用

import data_loading_utils.py.py
file_name = 'file_name.ext'
CHUNK_SIZE = 1000000


def process_lines(data, eof, file_name):

    # check if end of file reached
    if not eof:
         # process data, data is one single line of the file

    else:
         # end of file reached

data_loading_utils.read_lines_from_file_as_data_chunks(file_name, chunk_size=CHUNK_SIZE, callback=self.process_lines)

Process_lines方法是回调函数。它将对所有行调用，参数数据每次表示文件的一行。

您可以根据您的机器硬件配置来配置变量CHUNK_SIZE。

我不敢相信这能像@john-la-rooy的回答看起来那么简单。因此，我使用逐行读写重新创建了cp命令。这是疯狂的快。

#!/usr/bin/env python3.6

import sys

with open(sys.argv[2], 'w') as outfile:
    with open(sys.argv[1]) as infile:
        for line in infile:
            outfile.write(line)

在文件对象上使用for循环逐行读取。使用open(…)让上下文管理器确保文件读取后关闭:

with open("log.txt") as infile:
    for line in infile:
        print(line)

请试试这个:

with open('filename','r',buffering=100000) as f:
    for line in f:
        print line