Python计算大文件行数方法及性能比较

Stella981
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如何使用Python快速高效地统计出大文件的总行数, 下面是一些实现方法和性能的比较。

  • 1.readline读所有行 使用readlines方法读取所有行:

    def readline_count(file_name): return len(open(file_name).readlines())

  • 2.依次读取每行 依次读取文件每行内容进行计数:

    def simple_count(file_name): lines = 0 for _ in open(file_name): lines += 1 return lines

  • 3.sum计数 使用sum函数计数:

    def sum_count(file_name): return sum(1 for _ in open(file_name))

  • 4.enumerate枚举计数:

    def enumerate_count(file_name): with open(file_name) as f: for count, _ in enumerate(f, 1): pass return count

  • 5.buff count 每次读取固定大小,然后统计行数:

    def buff_count(file_name): with open(file_name, 'rb') as f: count = 0 buf_size = 1024 * 1024 buf = f.read(buf_size) while buf: count += buf.count(b'\n') buf = f.read(buf_size) return count

  • 6.wc count 调用使用wc命令计算行:

    def wc_count(file_name): import subprocess out = subprocess.getoutput("wc -l %s" % file_name) return int(out.split()[0])

  • 7.partial count 在buff_count基础上引入partial:

    def partial_count(file_name): from functools import partial buffer = 1024 * 1024 with open(file_name) as f: return sum(x.count('\n') for x in iter(partial(f.read, buffer), ''))

  • 8.iter count 在buff_count基础上引入itertools模块 :

    def iter_count(file_name): from itertools import (takewhile, repeat) buffer = 1024 * 1024 with open(file_name) as f: buf_gen = takewhile(lambda x: x, (f.read(buffer) for _ in repeat(None))) return sum(buf.count('\n') for buf in buf_gen)

下面是在我本机 4c8g python3.6的环境下,分别测试100m、500m、1g、10g大小文件运行的时间,单位秒:

方法

100M

500M

1G

10G

readline_count

0.25

1.82

3.27

45.04

simple_count

0.13

0.85

1.58

13.53

sum_count

0.15

0.77

1.59

14.07

enumerate_count

0.15

0.80

1.60

13.37

buff_count

0.13

0.62

1.18

10.21

wc_count

0.09

0.53

0.99

9.47

partial_count

0.12

0.55

1.11

8.92

iter_count

0.08

0.42

0.83

8.33

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