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如何使用python iter方法读取文件

2024-11-4 23:45| 发布者: db4d5a85| 查看: 354| 评论: 0

摘要: 目次什么是 iter()?使用 iter() 逐行读取文件使用 iter() 和自界说竣事标记iter() 与其他读取文件方法的对比readline() 方法readlines() 方法iter() 方法什么是 iter()? iter() 是 Python 内置的一个函数,用来返
目次

什么是 iter()?

iter() 是 Python 内置的一个函数,用来返回一个迭代器。迭代器是一种对象,允许你逐个访问其元素,而无需一次性将所有元素加载到内存中。当我们把 iter() 应用于文件对象时,它可以让我们逐行读取文件内容
iter() 的根本语法:

[code]iter(object[, sentinel])[/code]
  • object:必要转换为迭代器的对象,可以是可迭代对象(如列表、字符串)或自界说对象。
  • sentinel(可选):用于共同函数天生迭代器,直到函数返回 sentinel 值时停止迭代。

使用 iter() 逐行读取文件

[code]# 逐行读取文件内容 with open('example.txt', 'r') as file: for line in iter(file): print(line.strip()) # 输出每行内容[/code]

使用 iter() 和自界说竣事标记

iter() 还可以联合自界说的竣事标记(sentinel)使用。在处置惩罚一些自界说读取逻辑时,iter() 可以根据我们提供的条件竣事迭代。这种方式通常用于从文件中读取固定的块或分段数据,直到遇到特定标记为止。
示例:使用 iter() 和自界说标记

[code]def read_chunk(file_obj, chunk_size): return file_obj.read(chunk_size) with open('example.txt', 'r') as file: for chunk in iter(lambda: read_chunk(file, 10), ''): # 每次读取 10 字符 print(chunk)[/code]

iter() 与其他读取文件方法的对比

iter() 并不是唯一一种读取文件的方式,我们来对比它与其他常用文件读取方法的优劣。

read() 方法
file.read() 一次性读取整个文件,适用于小文件。

[code]with open('example.txt', 'r') as file: content = file.read() print(content)[/code]
  • 优点:代码简朴,可以一次性获取文件所有内容。
  • 缺点:假如文件过大,大概导致内存溢出,尤其是几 GB 或更大的文件。

readline() 方法

file.readline() 每次读取文件的一行,直到遇到文件末了。

[code]with open('example.txt', 'r') as file: while True: line = file.readline() if not line: break print(line.strip())[/code]
  • 优点:逐行读取,适合大文件,节省内存。
  • 缺点:相比 iter(),代码略显冗长,且必须手动处置惩罚文件竣事条件。

readlines() 方法

file.readlines() 一次性读取所有行,并返回一个包罗每行内容的列表。

[code]with open('example.txt', 'r') as file: lines = file.readlines() for line in lines: print(line.strip())[/code]
  • 优点:可以直接获取文件所有行的列表,适合小文件。
  • 缺点:与 read() 雷同,对于大文件,它会将所有内容加载到内存中,内存占用较大。

iter() 方法

[code]with open('example.txt', 'r') as file: for line in iter(file): print(line.strip())[/code]
  • 优点:简朴高效,逐行读取,内存占用少。可以与 for 循环联合,代码更简洁,不必要显式处置惩罚文件竣事条件。
  • 缺点:相比于 read(),在某些场景下大概必要额外处置惩罚数据,比如处置惩罚多行同时读取的情况。

到此这篇关于使用python iter方法读取文件的文章就先容到这了,更多相关python读取文件内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!


来源:https://www.jb51.net/python/328616b11.htm
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