在实际应用中，几乎所有的数据分析工作都是从数据读取开始的，如果数据量太大导致数据文件读取失败了，这样后续的工作就没有办法进行了，在机器自身硬件内存限制的情况下，当文件量过大的时候直接使用read等函数来进行操作的时候就会报错，这里就需要采取一定的策略来尽可能地避免这样的问题产生，今天的工作中就遇上了这样的问题，需要处理的数据文件一共是6.86GB，电脑内存是8GB的，读取的时候就报错了，用read或者readlines函数都是需要将整个文件都读进内存中去的，这样就不行了，查了一些资料，也简单总结了一下，把处理方法在这里介绍一下，具体如下：

#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8
 
 
'''
__Author__:沂水寒城
功能： 使用python来读取超大型文件
 在机器自身硬件内存限制的情况下，当文件量过大的时候直接使用read等函数来进行操作的
 时候就会报错，这里就需要采取一定的策略来避免这样的问题产生
'''
 
import linecache
 
 
 
def readFunc1(data='test.txt'):
 '''
 通过指定单次读取的数据大小长度
 '''
 myfile=open(data)
 while True:
 block=myfile.read(1024)
 if not block:
 break
 else:
 print block
 myfile.close()
 
 
 
def readFunc2(data='test.txt'):
 '''
 设定每次只读取一行
 '''
 myfile=open(data)
 while True:
 line=myfile.readline()
 if not line:
 break
 else:
 print line
 myfile.close()
 
 
def readFunc3(data='test.txt'):
 '''
 利用可迭代对象file，这样会自动的使用buffered IO以及内存管理
 '''
 with open(data,'r') as myflie:
 for line in myflie:
 if not line:
 break
 else:
 print line
 
 
def readFunc4(data='test.txt'):
 '''
 借助于第三方模块 linecache
 '''
 #读取全部数据
 all_text=linecache.getlines(data)
 #读取第二行数据，要注意linecache的读取索引是从1开始的，而不是从0开始的
 text=linecache.getline(data, 2)
 print 'line 2: ',text
 
 
if __name__=='__main__':
 readFunc1(data='test.txt')
 readFunc2(data='test.txt')
 readFunc3(data='test.txt')
 readFunc4(data='test.txt')
部分结果如下：



{
	"11-06": {
		"temperate": {
			"day": {
				"today_temperate": "10\\u2103",
				"now_temperate": "\\u6c14\\u6e29"
			},
			"three_hour": {
				"11-06-23:00": "17.4\\u2103",
				"11-06-20:00": "18\\u2103",
				"11-06-17:00": "18.4\\u2103",
				"11-06-02:00": "20.4\\u2103",
				"11-06-14:00": "18.7\\u2103",
				"11-06-05:00": "17.9\\u2103",
				"11-06-11:00": "19.8\\u2103",
				"11-06-08:00": "17.5\\u2103"
			}
		},
		"wind_speed": {
			"day": {
				"today_winds": "\\u5fae\\u98ce",
				"now_winds": "\\u98ce\\u5411\\u98ce\\u901f"
			},
			"three_hour": {
				"11-06-23:00": "0.9\\u7c73/\\u79d2",
				"11-06-20:00": "1.1\\u7c73/\\u79d2",
				"11-06-17:00": "2.3\\u7c73/\\u79d2",
				"11-06-02:00": "1.8\\u7c73/\\u79d2",
				"11-06-14:00": "2\\u7c73/\\u79d2",
				"11-06-05:00": "2.3\\u7c73/\\u79d2",
				"11-06-11:00": "2.2\\u7c73/\\u79d2",
				"11-06-08:00": "1\\u7c73/\\u79d2"
			}
		},
......

四种方法相比而言，前两种方法的核心就是化大为小，即将原始的大文件数据转化为小粒度的数据来进行读取，每次只处理单次读取的数据；第三种方法采用的是文件迭代器的方式，借助于python自带的迭代机制，自动地使用了buffered IO以及内存管理方法来解决大文件数据的读取；最后一种方法是借助于第三方的模块linecache来完成读取的，这是一个自带缓存机制的数据读取模块，最常用的方法就是上面提到的两个函数了，亲测非常好用，读取5GB的文件大概在十几秒左右的吧，直接使用pip安装的话灭有成功，我是在网上找了一个安装包完成安装的，这里放一下下载链接，如果需要的话就拿去测试使用吧，个人感觉还是很不错的。

yishuihancheng