如何在 Python 中使用惰性求值高效讀取和處理大檔案？

Python 中高效讀取大檔案的惰性方法

在Python 中讀取大檔案可能需要大量計算，並可能導致系統速度變慢。為了解決這個問題，建議使用惰性方法，其中涉及以可管理的區塊讀取和處理檔案。以下是實現惰性方法的幾個選項：

使用 Yield 進行惰性求值：

yield 關鍵字可用於建立按需傳回元素的惰性函數。下面的程式碼示範如何使用yield分塊讀取檔案：

def read_in_chunks(file_object, chunk_size=1024):
    """Lazy function (generator) to read a file piece by piece.
    Default chunk size: 1k."""
    while True:
        data = file_object.read(chunk_size)
        if not data:
            break
        yield data

要使用此函數，您可以迭代生成的區塊並處理它們：

with open('really_big_file.dat') as f:
    for piece in read_in_chunks(f):
        process_data(piece)

使用Iter 和輔助函數：

或者，您可以組合iter函數使用輔助函數來建立生成器：

f = open('really_big_file.dat')
def read1k():
    return f.read(1024)

for piece in iter(read1k, ''):
    process_data(piece)

此方法與前一種類似，但使用單獨的函數來產生區塊。

基於行的閱讀文件：

如果檔案包含資料行，則可以利用檔案物件的惰性性質本身：

for line in open('really_big_file.dat'):
    process_data(line)

此方法適合行獨立且可逐段處理的文件。

透過使用惰性求值技術，可以有效率地讀取和處理大型檔案不會壓垮系統資源。這些方法可讓您控制記憶體使用和處理時間，使您能夠順利處理最大的檔案。

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