python讀寫文件的api都很簡單，一不留神就容易踩”坑“。

筆者記錄一次踩坑歷程，并且給了一些總結，希望到大家在使用python的過程之中，能夠避免一些可能產生隱患的代碼。

read()與readlines()

隨手搜索python讀寫文件的教程，很經常看到read()與readlines()這對函數。

所以我們會常?？吹饺缦麓a：

with open(file_path, 'rb') as f:sha1Obj.update(f.read()) or with open(file_path, 'rb') as f:for line in f.readlines():print(line)

這對方法在讀取小文件時確實不會產生什么異常，但是一旦讀取大文件，很容易會產生MemoryError，也就是內存溢出的問題。

####Why Memory Error？

我們首先來看看這兩個方法：

當默認參數size=-1時，read方法會讀取直到EOF，當文件大小大于可用內存時，自然會發生內存溢出的錯誤。

read方法

read([size])方法從文件當前位置起讀取size個字節，若無參數size，則表示讀取至文件結束為止，它范圍為字符串對象

同樣的，readlines會構造一個list。list而不是iter，所以所有的內容都會保存在內存之上，同樣也會發生內存溢出的錯誤

readlines方法

該方法每次讀出一行內容，所以，讀取時占用內存小，比較適合大文件，該方法返回一個字符串對象。

正確的用法

在實際運行的系統之中如果寫出上述代碼是十分危險的，這種”坑“十分隱蔽。所以接下來我們來了解一下正確用，正確的用法也很簡單，依照API之中對函數的描述來進行對應的編碼就OK了：

如果是二進制文件推薦用如下這種寫法，可以自己指定緩沖區有多少byte。顯然緩沖區越大，讀取速度越快。

with open(file_path, 'rb') as f:while True:buf = f.read(1024)if buf: sha1Obj.update(buf)else:break

而如果是文本文件，則可以用readline方法或直接迭代文件（python這里封裝了一個語法糖，二者的內生邏輯一致，不過顯然迭代文件的寫法更pythonic ）每次讀取一行，效率是比較低的。筆者簡單測試了一下，在3G文件之下，大概性能和前者差了20%.

with open(file_path, 'rb') as f:while True:line = f.readline()if buf: print(line)else:break with open(file_path, 'rb') as f:for line in f:print(line)

內存檢測工具的介紹

對于python代碼的內存占用問題，對于代碼進行內存監控十分必要。這里筆者這里推薦兩個小工具來檢測python代碼的內存占用。

####memory_profiler

首先先用pip安裝memory_profiler

pip install memory_profiler

memory_profiler是利用python的裝飾器工作的，所以我們需要在進行測試的函數上添加裝飾器。

from hashlib import sha1 import sys @profile def my_func():sha1Obj = sha1()with open(sys.argv[1], 'rb') as f:while True:buf = f.read(10 * 1024 * 1024)if buf:sha1Obj.update(buf)else:breakprint(sha1Obj.hexdigest()) if __name__ == '__main__':my_func()

之后在運行代碼時加上** -m memory_profiler**

就可以了解函數每一步代碼的內存占用了

guppy

依樣畫葫蘆，仍然是通過pip先安裝guppy

pip install guppy

之后可以在代碼之中利用guppy直接打印出對應各種python類型（list、tuple、dict等）分別創建了多少對象，占用了多少內存。

from guppy import hpy import sys def my_func():mem = hpy()with open(sys.argv[1], 'rb') as f:while True:buf = f.read(10 * 1024 * 1024)if buf:print(mem.heap())else:break

如下圖所示，可以看到打印出對應的內存占用數據：

通過上述兩種工具guppy與memory_profiler可以很好地來監控python代碼運行時的內存占用問題。

小結

python是一門崇尚簡潔的語言，但是正是因為它的簡潔反而更多了許多需要仔細推敲和思考的細節。希望大家在日常工作與學習之中也能多對一些細節進行總結，少踩一些不必要的“坑”。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python读取大文件的坑“与内存占用检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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