如何以最有效的内存和时间方式获取大文件的行数?

def file_len(filename):
    with open(filename) as f:
        for i, _ in enumerate(f):
            pass
    return i + 1

当前回答

def count_text_file_lines(path):
    with open(path, 'rt') as file:
        line_count = sum(1 for _line in file)
    return line_count

其他回答

您可以执行子进程并运行wc -l filename

import subprocess

def file_len(fname):
    p = subprocess.Popen(['wc', '-l', fname], stdout=subprocess.PIPE, 
                                              stderr=subprocess.PIPE)
    result, err = p.communicate()
    if p.returncode != 0:
        raise IOError(err)
    return int(result.strip().split()[0])

这是我用纯python发现的最快的东西。 你可以通过设置buffer来使用任意大小的内存,不过在我的电脑上2**16似乎是一个最佳位置。

from functools import partial

buffer=2**16
with open(myfile) as f:
        print sum(x.count('\n') for x in iter(partial(f.read,buffer), ''))

我在这里找到了答案为什么在c++中从stdin读取行要比Python慢得多?稍微调整了一下。这是一个非常好的阅读来理解如何快速计数行,尽管wc -l仍然比其他任何方法快75%。

打开一个文件的结果是一个迭代器,它可以转换为一个序列,它有一个长度:

with open(filename) as f:
   return len(list(f))

这比显式循环更简洁,并避免了枚举。

这个呢

def file_len(fname):
  counts = itertools.count()
  with open(fname) as f: 
    for _ in f: counts.next()
  return counts.next()

这段代码更短、更清晰。这可能是最好的方法:

num_lines = open('yourfile.ext').read().count('\n')