1、按行读取较慢较耗时:
srcFiles = open('inputFile.txt', 'r') for file_path in srcFiles: file_path = file_path.rstrip()
2、快速读取所有行:
with open('inputFile.txt', 'r') as fRead: srcPaths = fRead.readlines() #txt中所有字符串读入list列表srcPaths random.shuffle(srcPaths) #打乱list顺序 for img_path in srcPaths: img_path = img_path.rstrip()
以上这篇python 不同方式读取文件速度不同的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持小牛知识库。
问题内容: 似乎有很多,很多方法的Java(阅读文本文件,等等),我个人最喜欢的是用在构造函数(它只是简单地使用mathy数据处理更好的作品,并有熟悉的语法)。 蜘蛛鲍里斯(Boris)也提到和。 有人可以解释每种方法的利弊吗?具体来说,我什么时候要使用它们? (编辑)我想我应该具体一点,并补充说我对这种方法有很强的偏好。所以真正的问题是,当 不会 想使用它? 问题答案: 让我们从头开始。问题是你
本文向大家介绍利用Python读取文件的四种不同方法比对,包括了利用Python读取文件的四种不同方法比对的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 大家都知道Python 读文件的方式多种多样,但是当需要读取一个大文件的时候,不同的读取方式会有不一样的效果。下面就来看看详细的介绍吧。 场景 逐行读取一个 2.9G 的大文件 CPU i7 6820HQ RAM 32G 方法 对每一行的读取进行
问题内容: 我在Linux(UTF-8)计算机上有一个要读取的.RData文件,但我知道该文件位于Latin1中,因为我是在Windows上自己创建的。不幸的是,我无权访问原始文件或Windows计算机,并且需要在Linux计算机上读取这些文件。 要读取Rdata文件,通常的过程是运行。诸如此类的函数具有可用于解决此类问题的参数,但没有这种功能。如果尝试,我只会收到此(预期)错误: 加载错误(“
本文向大家介绍python分批定量读取文件内容,输出到不同文件中的方法,包括了python分批定量读取文件内容,输出到不同文件中的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、文件内容的分发 应用场景:分批读取共有358086行内容的txt文件,每取1000条输出到一个文件当中 二、文件夹(目录)下的内容分发 应用场景:分批读取目录下的文件,每取1000条输出到一个新的目录当中 以上这篇pyt
问题内容: 我正在尝试在Python中多次读取某些文件的行。 我正在使用这种基本方式: 一切正常,但是如果我想在文件仍处于打开状态的情况下每行第二次进行迭代,例如: 然后它不起作用,我需要打开,然后关闭,然后再次打开我的文件以使其正常工作。 感谢您的回答! 问题答案: 使用file.seek()跳到文件中的特定位置。但是,请考虑是否真的有必要再次浏览该文件。也许有更好的选择。
我对Kafka有一个概念上的问题。 我们有许多机器在一个主题上充当消费者,有许多分区。这些机器运行在不同的硬件设置上,将会有比其他机器具有更高吞吐量的用户。 现在,使用者和一个或多个分区之间存在直接的相关性。