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