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
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
凯尔的回答
num_lines = sum(1 for line in open('my_file.txt'))
最好的替代方案是什么
num_lines = len(open('my_file.txt').read().splitlines())
这里是两者的性能比较
In [20]: timeit sum(1 for line in open('Charts.ipynb'))
100000 loops, best of 3: 9.79 µs per loop
In [21]: timeit len(open('Charts.ipynb').read().splitlines())
100000 loops, best of 3: 12 µs per loop
其他回答
没有比这更好的了。
毕竟,任何解决方案都必须读取整个文件,计算出有多少\n,并返回结果。
在不读取整个文件的情况下,你有更好的方法吗?不确定……最好的解决方案总是I/ o受限,你能做的最好的就是确保不使用不必要的内存,但看起来你已经覆盖了这个问题。
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。
print open('file.txt', 'r').read().count("\n") + 1
如果你想在Linux下的Python中廉价地获取行数,我推荐这个方法:
import os
print os.popen("wc -l file_path").readline().split()[0]
File_path可以是抽象文件路径,也可以是相对路径。希望这能有所帮助。
这个怎么样?
import fileinput
import sys
counter=0
for line in fileinput.input([sys.argv[1]]):
counter+=1
fileinput.close()
print counter