Python에서 파일의 마지막 N 줄을 어떻게 효율적으로 읽을 수 있습니까?
Tail과 유사하게 파일의 마지막 n줄 가져오기
파일의 마지막 n줄을 읽으려는 것은 일반적인 요구 사항이며 tail -n을 연상시킵니다. Unix 계열 시스템의 명령. 이를 달성하려면 이 기능을 제공할 수 있는 효율적인 방법을 찾아야 합니다.
테일 구현을 위한 제안
제안된 접근 방식 중 하나는 평균 라인 길이를 추정하고 충분할 때까지 점차적으로 늘리는 것입니다. 읽은 행 수입니다. 이 방법은 합리적이지만 줄 길이를 추정하는 데 의존하며 특정 시나리오에서는 성능이 더 떨어질 수 있습니다.
대체 접근 방식
더 강력한 대체 방법은 파일을 블록 단위로 반복하는 것입니다. 최적의 성능을 위해 블록 크기를 조정할 수 있으며 이 방법은 라인 길이에 대한 가정에 의존하지 않습니다. 원하는 총 라인 수를 얻을 때까지 계속해서 블록을 읽습니다. 이 기술은 다양한 파일 크기와 줄 길이에 걸쳐 일관되고 안정적인 성능을 보장합니다.
최적화 고려 사항
이 블록 기반 방법을 사용하는 동안 시스템 크기와 관련하여 파일 크기를 고려하는 것이 중요합니다. 운영 체제(OS) 블록 크기. 파일이 단일 OS 블록보다 작은 경우 이 방법을 사용하면 읽기가 중복되어 성능이 저하될 수 있습니다. 이러한 경우 블록 크기를 OS 블록 크기에 맞추면 개선 효과를 얻을 수 있습니다. 그러나 대용량 파일의 경우 이 최적화가 큰 영향을 미치지 않을 수 있습니다.
Python 구현
제안된 대체 접근 방식은 다음과 같이 Python에서 구현할 수 있습니다.
def tail(f, lines=20): """Reads the last n lines from a file.""" BLOCK_SIZE = 1024 f.seek(0, 2) block_end_byte = f.tell() lines_to_go = lines block_number = -1 blocks = [] while lines_to_go > 0 and block_end_byte > 0: if (block_end_byte - BLOCK_SIZE > 0): f.seek(block_number*BLOCK_SIZE, 2) blocks.append(f.read(BLOCK_SIZE)) else: f.seek(0, 0) blocks.append(f.read(block_end_byte)) lines_found = blocks[-1].count(b'\n') # Edit for Python 3.2 and up lines_to_go -= lines_found block_end_byte -= BLOCK_SIZE block_number -= 1 all_read_text = b''.join(reversed(blocks)) # Edit for Python 3.2 and up return b'\n'.join(all_read_text.splitlines()[-lines:]) # Edit for Python 3.2 and up
이 구현을 통해 읽을 줄 수를 지정할 수 있으므로 유연하고 다양한 솔루션이 됩니다. 줄 길이나 파일 크기에 대한 가정을 피하고 견고성과 성능을 우선시합니다.
위 내용은 Python에서 파일의 마지막 N 줄을 어떻게 효율적으로 읽을 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
