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本篇內容主要講解“提高Python處理文件效率的方法有哪些”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“提高Python處理文件效率的方法有哪些”吧!
打開&關閉文件
讀取或寫入文件前,首先要做的就是打開文件,Python的內置函數open可以打開文件并返回文件對象。文件對象的類型取決于打開文件的模式,可以是文本文件對象,也可以是原始二進制文件,或是緩沖二進制文件對象。每個文件對象都有諸如 read()和write()之類的方法。
你能看出以下代碼塊中存在的問題嗎?我們稍后來揭曉答案。
file = open("test_file.txt","w+") file.read() file.write("a new line")
Python文檔列出了所有可能的文件模式,其中最常見的模式可見下表。但要注意一個重要規則,即:如果某一文件存在,那么任何與w相關的模式都會截斷該文件,并再創建一個新文件。如果你不想覆蓋原文件,請謹慎使用此模式,或盡量使用追加模式 a。
上一個代碼塊中的問題是打開文件后未關閉。在處理文件后關閉文件很重要,因為打開的文件對象可能會出現諸如資源泄漏等不可預測的風險,以下兩種方式可以確保正確關閉文件。
1.使用 close()
第一種方法是顯式使用close()。但較好的做法是將該代碼放在最后,因為這樣的話就可以確保在任何情況下都能關閉該文件,而且會使代碼更加清晰。但開發人員也應負起責任,記得關閉文件。
try: file =open("test_file.txt","w+") file.write("a new line") exception Exception as e: logging.exception(e) finally: file.close()
2.使用上下文管理器,with open(...) as f
第二種方法是使用上下文管理器。若你對此不太熟悉,還請查閱Dan Bader用Python編寫的上下文管理器和“ with”語句。用withopen() as f實現了使用__enter__ 和 __exit__ 方法來打開和關閉文件。此外,它將try / finally語句封裝在上下文管理器中,這樣我們就不會忘記關閉文件啦。
with open("test_file","w+") as file: file.write("a new line")
兩種方法哪個更優?這要看你使用的場景。以下示例實現了將50000條記錄寫入文件的3種不同方式。從輸出中可見,use_context_manager_2()函數與其他函數相比性能極低。這是因為with語句在一個單獨函數中,基本上會為每條記錄打開和關閉文件,這種繁瑣的I / O操作會極大地影響性能。
def_write_to_file(file, line): withopen(file, "a") as f: f.write(line) def_valid_records(): for i inrange(100000): if i %2==0: yield i defuse_context_manager_2(file): for line in_valid_records(): _write_to_file(file, str(line)) defuse_context_manager_1(file): withopen(file, "a") as f: for line in_valid_records(): f.write(str(line)) defuse_close_method(file): f =open(file, "a") for line in_valid_records(): f.write(str(line)) f.close() use_close_method("test.txt") use_context_manager_1("test.txt") use_context_manager_2("test.txt") # Finished use_close_method in 0.0253 secs # Finished use_context_manager_1 in 0.0231 secs # Finished use_context_manager_2 in 4.6302 secs
讀寫文件
文件打開后,開始讀取或寫入文件。文件對象提供了三種讀取文件的方法,分別是 read()、readline() 和readlines()。
默認情況下,read(size=-1)返回文件的全部內容。但若文件大于內存,則可選參數 size 能幫助限制返回的字符(文本模式)或字節(二進制模式)的大小。
readline(size=-1) 返回整行,最后包括字符 n。如果 size 大于0,它將從該行返回最大字符數。
readlines(hint=-1) 返回列表中文件的所有行。若返回的字符數超過了可選參數hint,則將不返回任何行。
在以上三種方法中,由于read() 和readlines()在默認情況下以字符串或列表形式返回完整的文件,所以這兩種方法的內存效率較低。一種更有效的內存迭代方式是使用readline()并使其停止讀取,直到返回空字符串。空字符串“”表示指針到達文件末尾。
withopen( test.txt , r ) as reader: line = reader.readline() while line !="": line = reader.readline() print(line)
以節省內存的方式讀取文件
編寫方式有兩種:write()和writelines()。顧名思義,write()能編寫一個字符串,而writelines()可編寫一個字符串列表。開發人員須在末尾添加 n。
withopen("test.txt", "w+") as f: f.write("hi") f.writelines(["this is aline ", "this is another line"]) # >>>cat test.txt # hi # this is a line # this is anotherline
在文件中寫入行
若要將文本寫入特殊的文件類型(例如JSON或csv),則應在文件對象頂部使用Python內置模塊json或csv。
import csv import json withopen("cities.csv", "w+") as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["city", "country"]) writer.writeheader() writer.writerow({"city": "Amsterdam", "country": "Netherlands"}) writer.writerows( [ {"city": "Berlin", "country": "Germany"}, {"city": "Shanghai", "country": "China"}, ] ) # >>> cat cities.csv # city,country # Amsterdam,Netherlands # Berlin,Germany # Shanghai,China withopen("cities.json", "w+") as file: json.dump({"city": "Amsterdam", "country": "Netherlands"}, file) # >>>cat cities.json # { "city":"Amsterdam", "country": "Netherlands" }
在文件內移動指針
當打開文件時,會得到一個指向特定位置的文件處理程序。在r和w模式下,處理程序指向文件的開頭。在a模式下,處理程序指向文件的末尾。
tell() 和 seek()
當讀取文件時,若沒有移動指針,那么指針將自己移動到下一個開始讀取的位置。以下2種方法可以做到這一點:tell()和seek()。
tell()以文件開頭的字節數/字符數的形式返回指針的當前位置。seek(offset,whence = 0)將處理程序移至遠離wherece的offset字符處。wherece可以是:
0: 從文件開頭開始
1:從當前位置開始
2:從文件末尾開始
在文本模式下,wherece僅應為0,offset應≥0。
withopen("text.txt", "w+") as f: f.write("0123456789abcdef") f.seek(9) print(f.tell()) # 9 (pointermoves to 9, next read starts from 9) print(f.read()) # 9abcdef
tell()和seek()
了解文件狀態
操作系統中的文件系統具有許多有關文件的實用信息,例如:文件的大小,創建和修改的時間。要在Python中獲取此信息,可以使用os或pathlib模塊。實際上,os和pathlib之間有很多共同之處。但后者更面向對象。
os
使用os.stat(“ test.txt”)可以獲取文件完整狀態。它能返回具有許多統計信息的結果對象,例如st_size(文件大小,以字節為單位),st_atime(最新訪問的時戳),st_mtime(最新修改的時戳)等。
print(os.stat("text.txt")) >>> os.stat_result(st_mode=33188, st_ino=8618932538,st_dev=16777220, st_nlink=1, st_uid=501, st_gid=20, st_size=16,st_atime=1597527409, st_mtime=1597527409, st_ctime=1597527409)
單獨使用os.path可獲取統計信息。
os.path.getatime() os.path.getctime() os.path.getmtime() os.path.getsize()
Pathlib
使用pathlib.Path("text.txt").stat()也可獲取文件完整狀態。它能返回與os.stat()相同的對象。
print(pathlib.Path("text.txt").stat()) >>>os.stat_result(st_mode=33188, st_ino=8618932538, st_dev=16777220, st_nlink=1,st_uid=501, st_gid=20, st_size=16, st_atime=1597528703, st_mtime=1597528703,st_ctime=1597528703)
下文將在諸多方面比較os和pathlib的異同。
復制,移動和刪除文件
Python有許多處理文件移動的內置模塊。你在信任Google返回的第一個答案之前,應該明白:模塊選擇不同,性能也會不同。有些模塊會阻塞線程,直到文件移動完成;而其他模塊則可能異步執行。
shutil
shutil是用于移動、復制和刪除文件(夾)的最著名的模塊。它有3種僅供復制文件的方法:copy(),copy2()和copyfile()。
copy() v.s. copy2():copy2()與copy()非常相似。但不同之處在于前者還能復制文件的元數據,例如最近的訪問時間和修改時間等。不過由于Python文檔操作系統的限制,即使copy2()也無法復制所有元數據。
shutil.copy("1.csv", "copy.csv") shutil.copy2("1.csv", "copy2.csv") print(pathlib.Path("1.csv").stat()) print(pathlib.Path("copy.csv").stat()) print(pathlib.Path("copy2.csv").stat()) # 1.csv # os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618884732,st_dev=16777220, st_nlink=1, st_uid=501, st_gid=20, st_size=11,st_atime=1597570395, st_mtime=1597259421, st_ctime=1597570360) # copy.csv # os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618983930,st_dev=16777220, st_nlink=1, st_uid=501, st_gid=20, st_size=11,st_atime=1597570387, st_mtime=1597570395, st_ctime=1597570395) #copy2.csv # os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618983989, st_dev=16777220,st_nlink=1, st_uid=501, st_gid=20, st_size=11, st_atime=1597570395,st_mtime=1597259421, st_ctime=1597570395)
copy() v.s. copy2()
copy() v.s. copyfile():copy()能將新文件的權限設置為與原文件相同,但是copyfile()不會復制其權限模式。其次,copy()的目標可以是目錄。如果存在同名文件,則將覆蓋原文件或創建新文件。但是,copyfile()的目標必須是目標文件名。
shutil.copy("1.csv", "copy.csv") shutil.copyfile("1.csv", "copyfile.csv") print(pathlib.Path("1.csv").stat()) print(pathlib.Path("copy.csv").stat()) print(pathlib.Path("copyfile.csv").stat()) # 1.csv #os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618884732, st_dev=16777220, st_nlink=1,st_uid=501, st_gid=20, st_size=11, st_atime=1597570395, st_mtime=1597259421,st_ctime=1597570360) # copy.csv #os.stat_result(st_mode=33152, st_ino=8618983930, st_dev=16777220, st_nlink=1,st_uid=501, st_gid=20, st_size=11, st_atime=1597570387, st_mtime=1597570395,st_ctime=1597570395) # copyfile.csv # permission(st_mode) is changed #os.stat_result(st_mode=33188, st_ino=8618984694, st_dev=16777220, st_nlink=1,st_uid=501, st_gid=20, st_size=11, st_atime=1597570387, st_mtime=1597570395,st_ctime=1597570395) shutil.copyfile("1.csv", "./source") #IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: ./source
copy() v.s. copyfile()
os
os 模塊內含system()函數,可在subshell中執行命令。你需要將該命令作為參數傳遞給system(),這與在操作系統上執行命令效果相同。為了移動和刪除文件,還可以在os模塊中使用專用功能。
# copy os.system("cp 1.csvcopy.csv") # rename/move os.system("mv 1.csvmove.csv") os.rename("1.csv", "move.csv") # delete os.system("rmmove.csv")
異步復制/移動文件
到目前為止,解決方案始終是同步執行的,這意味著如果文件過大,需要更多時間移動,那么程序可能會終止運行。如果要異步執行程序,則可以使用threading,multiprocessing或subprocess模塊,這三個模塊能使文件操作在單獨的線程或進程中運行。
import threading import subprocess import multiprocessing src ="1.csv" dst ="dst_thread.csv" thread = threading.Thread(target=shutil.copy,args=[src, dst]) thread.start() thread.join() dst ="dst_multiprocessing.csv" process = multiprocessing.Process(target=shutil.copy,args=[src, dst]) process.start() process.join() cmd ="cp 1.csv dst_subprocess.csv" status = subprocess.call(cmd, shell=True)
異步執行文件操作
搜索文件
復制和移動文件后,你可能需要搜索與特定模式匹配的文件名,Python提供了許多內置函數可以選擇。
Glob
glob模塊根據Unix shell使用的規則查找與指定模式匹配的所有路徑名,它支持使用通配符。
glob.glob(“ *。csv”)搜索當前目錄中所有具有csv擴展名的文件。使用glob模塊,還可以在子目錄中搜索文件。
>>>import glob >>> glob.glob("*.csv") [ 1.csv , 2.csv ] >>> glob.glob("**/*.csv",recursive=True) [ 1.csv , 2.csv , source/3.csv ]
os
os模塊功能十分強大,它基本上可以執行所有文件操作。我們可以簡單地使用os.listdir()列出目錄中的所有文件,并使用file.endswith()和file.startswith()來檢測模式,還可使用os.walk()來遍歷目錄。
import os for file in os.listdir("."): if file.endswith(".csv"): print(file) for root, dirs, files in os.walk("."): for file in files: if file.endswith(".csv"): print(file)
搜索文件名——os
pathlib
pathlib 的功能與glob模塊類似。它也可以遞歸搜索文件名。與上文基于os的解決方案相比,pathlib代碼更少,并且提供了更多面向對象的解決方案。
from pathlib importPath p =Path(".") for name in p.glob("**/*.csv"): # recursive print(name)
搜索文件名——pathlib
管理文件路徑
管理文件路徑是另一項常見的執行任務。它可以獲取文件的相對路徑和絕對路徑,也可以連接多個路徑并找到父目錄等。
相對路徑和絕對路徑
os和pathlib都能獲取文件或目錄的相對路徑和絕對路徑。
import os import pathlib print(os.path.abspath("1.txt")) # absolute print(os.path.relpath("1.txt")) # relative print(pathlib.Path("1.txt").absolute()) # absolute print(pathlib.Path("1.txt")) # relative
文件的相對和絕對路徑
聯接路徑
這是我們可以獨立于環境連接os和pathlib中的路徑的方式。pathlib使用斜杠創建子路徑。
import os import pathlib print(os.path.join("/home", "file.txt")) print(pathlib.Path("/home") /"file.txt")
鏈接文件路徑
獲取父目錄
dirname()是在os中獲取父目錄的函數,而在pathlib中,只需使用Path().parent函數,就能獲取父文件夾。
import os import pathlib # relative path print(os.path.dirname("source/2.csv")) # source print(pathlib.Path("source/2.csv").parent) # source # absolute path print(pathlib.Path("source/2.csv").resolve().parent) # /Users/<...>/project/source print(os.path.dirname(os.path.abspath("source/2.csv"))) # /Users/<...>/project/source
獲取父文件夾
到此,相信大家對“提高Python處理文件效率的方法有哪些”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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