去除换行符:

with open(file_path, 'rU') as f:
    for line_terminated in f:
        line = line_terminated.rstrip('\n')
        ...

在通用换行支持下，所有文本文件行似乎都以'\n'结束，无论文件中的终止符是'\r'、'\n'还是'\r\n'。

EDIT -指定通用换行支持:

Python 2 on Unix - open(file_path, mode='rU') - required[谢谢@Dave] Windows上的Python 2 - open(file_path, mode='rU') -可选 Python 3 - open(file_path, newline=None) -可选

newline参数仅在Python 3中支持，默认为None。mode参数在所有情况下默认为'r'。U在Python 3中已弃用。在Windows上的python2中，一些其他机制似乎将\r\n转换为\n。

文档:

open()用于Python 2 open()用于Python 3

保存本机行终止符:

with open(file_path, 'rb') as f:
    with line_native_terminated in f:
        ...

二进制模式仍然可以用in将文件解析成行。每一行都有它在文件中的终止符。

感谢@katrielalex的回答，Python的open() doc和iPython实验。

我强烈建议不要使用默认的文件加载，因为它非常慢。你应该研究一下numpy函数和IOpro函数(例如numpy.loadtxt())。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.io.genfromtxt.html

https://store.continuum.io/cshop/iopro/

然后你可以把你的成对操作分解成几个块:

import numpy as np
import math

lines_total = n    
similarity = np.zeros(n,n)
lines_per_chunk = m
n_chunks = math.ceil(float(n)/m)
for i in xrange(n_chunks):
    for j in xrange(n_chunks):
        chunk_i = (function of your choice to read lines i*lines_per_chunk to (i+1)*lines_per_chunk)
        chunk_j = (function of your choice to read lines j*lines_per_chunk to (j+1)*lines_per_chunk)
        similarity[i*lines_per_chunk:(i+1)*lines_per_chunk,
                   j*lines_per_chunk:(j+1)*lines_per_chunk] = fast_operation(chunk_i, chunk_j) 

以块方式加载数据，然后对其进行矩阵操作，几乎总是比一个元素一个元素地加载数据快得多!!

逐行读取大文件的最佳方法是使用python枚举函数

with open(file_name, "rU") as read_file:
    for i, row in enumerate(read_file, 1):
        #do something
        #i in line of that line
        #row containts all data of that line

两种内存高效方法按顺序排列(第一种是最好的)-

python 2.5及以上版本支持with -的使用 如果你真的想控制读取量，可以使用yield

1. with的用法

With是读取大文件的一种漂亮而有效的python方法。优点- 1)文件对象在使用执行块退出后自动关闭。2) with块内部的异常处理。3) memory for循环逐行遍历f文件对象。在内部它做缓冲IO(优化昂贵的IO操作)和内存管理。

with open("x.txt") as f:
    for line in f:
        do something with data

2. 产量的使用

有时，人们可能希望对每次迭代中读取的量进行更细粒度的控制。在这种情况下，使用iter & yield。注意，使用这种方法需要在结束时显式地关闭文件。

def readInChunks(fileObj, chunkSize=2048):
    """
    Lazy function to read a file piece by piece.
    Default chunk size: 2kB.

    """
    while True:
        data = fileObj.read(chunkSize)
        if not data:
            break
        yield data

f = open('bigFile')
for chunk in readInChunks(f):
    do_something(chunk)
f.close()

陷阱和为了完整性——下面的方法对于读取大文件来说不是那么好或不那么优雅，但请阅读以获得全面的理解。

在Python中，从文件中读取行最常见的方法是执行以下操作:

for line in open('myfile','r').readlines():
    do_something(line)

但是，当完成此操作时，readlines()函数(与read()函数相同)将整个文件加载到内存中，然后对其进行迭代。对于大文件，稍微好一点的方法(上面提到的两种方法是最好的)是使用fileinput模块，如下所示:

import fileinput

for line in fileinput.input(['myfile']):
    do_something(line)

fileinput.input()调用按顺序读取行，但在读取后不将它们保存在内存中，甚至只是这样，因为python中的file是可迭代的。

参考文献

带有语句的Python

去除换行符:

with open(file_path, 'rU') as f:
    for line_terminated in f:
        line = line_terminated.rstrip('\n')
        ...

在通用换行支持下，所有文本文件行似乎都以'\n'结束，无论文件中的终止符是'\r'、'\n'还是'\r\n'。

EDIT -指定通用换行支持:

Python 2 on Unix - open(file_path, mode='rU') - required[谢谢@Dave] Windows上的Python 2 - open(file_path, mode='rU') -可选 Python 3 - open(file_path, newline=None) -可选

newline参数仅在Python 3中支持，默认为None。mode参数在所有情况下默认为'r'。U在Python 3中已弃用。在Windows上的python2中，一些其他机制似乎将\r\n转换为\n。

文档:

open()用于Python 2 open()用于Python 3

保存本机行终止符:

with open(file_path, 'rb') as f:
    with line_native_terminated in f:
        ...

二进制模式仍然可以用in将文件解析成行。每一行都有它在文件中的终止符。

感谢@katrielalex的回答，Python的open() doc和iPython实验。

Katrielalex提供了打开和读取一个文件的方法。

不管你的算法是如何运行的，它会为文件的每一行读取整个文件。这意味着，如果N是文件中的行数，那么读取文件的总量(以及计算Levenshtein距离)将是N*N。由于您关心文件大小，并且不想将其保存在内存中，因此我关心的是所产生的二次运行时。你的算法属于O(n^2)类算法，通常可以通过专门化来改进。

我怀疑您已经知道这里内存与运行时的权衡，但是您可能想要研究是否有一种并行计算多个Levenshtein距离的有效方法。如果是这样的话，在这里分享你的解决方案会很有趣。

你的文件有多少行，你的算法必须在什么样的机器(mem和cpu功率)上运行，以及容忍的运行时间是多少?

代码如下所示:

with f_outer as open(input_file, 'r'):
    for line_outer in f_outer:
        with f_inner as open(input_file, 'r'):
            for line_inner in f_inner:
                compute_distance(line_outer, line_inner)

但问题是你如何存储距离(矩阵?)，你能获得一个优势准备例如outer_line处理，或缓存一些中间结果以供重用。