最近使用Python編寫日志處理腳本時，對Python的幾種讀取文件的方式進行了實驗。其中，linecache的行為引起了我的注意。

Python按行讀取文件的經典方式有以下幾種：

with open('blabla.log', 'r') as f:

for line in f.readlines():

## do something

with open('blabla.log', 'r') as f:

for line in f:

## do something

with open('blabla.log', 'r') as f:

while 1:

line = f.readline()

if not line:

break

## do something

以上幾種方式都不支持對于文件按行隨機訪問。在這樣的背景下，能夠支持訪直接訪問某一行內容的linecache模塊是一種很好的補充。

我們可以使用linecache模塊的getline方法訪問某一具體行的內容，官方文檔中給出了如下用法：

>>> import linecache

>>> linecache.getline('/etc/passwd', 4)

在使用過程中我注意到，基于linecache的getline方法的日志分析會在跑滿CPU資源之前首先占用大量內存空間，也就是在CPU使用率仍然很低的情況下，內存空間就會被迅速地消耗。

這一現象引起了我的興趣。我猜測linecache在隨機讀取文件時，是首先依序將文件讀入內存，之后尋找所要定位的行是否在內存當中。若不在，則進行相應的替換行為，直至尋找到所對應的行，再將其返回。

對linecache代碼的閱讀證實了這一想法。

在linecache.py中，我們可以看到getline的定義為：

def getline(filename, lineno, module_globals=None):

lines = getlines(filename, module_globals)

if 1 <= lineno <= len(lines):

return lines[lineno-1]

else:

return ''

不難看出，getline方法通過getlines得到了文件行的List，以此來實現對于文件行的隨機讀取。繼續查看getlines的定義。

def getlines(filename, module_globals=None):

"""Get the lines for a file from the cache.

Update the cache if it doesn't contain an entry for this file already."""

if filename in cache:

return cache[filename][2]

else:

return updatecache(filename, module_globals)

由此可見，getlines方法會首先確認文件是否在緩存當中，如果在則返回該文件的行的List，否則執行updatecache方法，對緩存內容進行更新。因此，在程序啟動階段，linecache不得不首先占用內存對文件進行緩存，才能進行后續的讀取操作。

而在updatecache方法中，我們可以看到一個有趣的事實是：

def updatecache(filename, module_globals=None):

"""Update a cache entry and return its list of lines.

If something's wrong, print a message, discard the cache entry,

and return an empty list."""

## ...?省略...

try:

fp = open(fullname, 'rU')

lines = fp.readlines()

fp.close()

except IOError, msg:

## print '*** Cannot open', fullname, ':', msg

return []

if lines and not lines[-1].endswith('\n'):

lines[-1] += '\n'

size, mtime = stat.st_size, stat.st_mtime

cache[filename] = size, mtime, lines, fullname

return lines

也就是說，linecache依然借助了文件對象的readlines方法。這也給了我們一個提示，當文件很大不適用readlines方法直接獲取行的List進行讀取解析時，linecache似乎也并不會成為一個很好的選擇。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python如何读取kepsever_python linecache读取过程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。