如果你有个5、6 G 大小的文件，想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去，你会使用什么进行处理呢？不用在线等，给几个错误示范：有人用multiprocessing 处理，但是效率非常低。于是，有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关，不会报错，报错代表程序本身出现问题了~

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所以，为什么用python处理大文件总有效率问题？

如果工作需要，立刻处理一个大文件，你需要注意两点：

一、大型文件的读取效率

面对100w行的大型数据，经过测试各种文件读取方式，得出结论：

with open(filename,"rb") as f:

    for fLine in f:

        pass

方式最快，100w行全遍历2.7秒。基本满足中大型文件处理效率需求。如果rb改为r，慢6倍。但是此方式处理文件，fLine为bytes类型。但是python自行断行，仍旧能很好的以行为单位处理读取内容。

二、文本处理效率问题

这里举例ascii定长文件,因为这个也并不是分隔符文件，所以打算采用列表操作实现数据分割。但是问题是处理20w条数据，时间急剧上升到12s。本以为是byte.decode增加了时间。遂去除decode全程bytes处理。但是发现效率还是很差。

最后用最简单方式测试，首次运行，最简单方式也要7.5秒100w次。

那么关于python处理大文件的技巧，从网络整理三点：列表、文件属性、字典三个点来看看。

1、列表处理

def fun(x):尽量选择集合、字典数据类型，千万不要选择列表，列表的查询速度会超级慢，同样的，在已经使用集合或字典的情况下，不要再转化成列表进行操作，比如：

values_count = 0

# 不要用这种的

if values in dict.values():

    values_count += 1

# 尽量用这种的

if keys,values in dict:

    values_count += 1

后者的速度会比前者快好多好多。

2、对于文件属性

如果遇到某个文件，其中有属性相同的，但又不能进行去重操作，没有办法使用集合或字典时，可以增加属性，比如将原数据重新映射出一列计数属性，让每一条属性具有唯一性，从而可以用字典或集合处理：

    return '(' + str(x) + ', 1)'

list(map(fun,[1,2,3]))

使用map函数将多个相同属性增加不同项。

3、对于字典

多使用iteritems()少使用items()，iteritems()返回迭代器：

>>> d = {'a':1,'b':2}

>>> for i in d.items() :

....    print i

('a',1)

('b',2)

>>> for k,v in d.iteritems() :

...    print k,v

('a',1)

('b',2)

字典的items函数返回的是键值对的元组的列表,而iteritems使用的是键值对的generator，items当使用时会调用整个列表 iteritems当使用时只会调用值。

除了以下5个python使用模块，你还有什么技巧解决大文件运行效率的问题吗？ 扫一扫来和我们一起交流，深入了解更多Python实用模块，快速提升工作效率~

1. 读写文件技术，今后会用到测试数据的参数化和测试报告写作功能中~

2. 数据处理技术，今后测试脚本的测试数据处理过程可以用到~

3. 数据统计分析技术，今后会在测试结果分析中用到

4. 图表展示技术，在今后的测试框架中相关测试报告会用到

5. 程序自动触发技术，可用于测试脚本程序的自动执行。

当前名称：Python如何处理大数据？3个技巧效率提升攻略
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