本文通过代码给大家介绍了Python 逐行分割大txt文件的方法,在文中给大家提到了Python从txt文件中逐行读取数据的方法,需要的朋友参考下吧
代码如下所示:
# -*- coding: <encoding name> -*- import io LIMIT = 150000 file_count = 0 url_list = [] with io.open('D:\DB_NEW_bak\DB_NEW_20171009_bak.sql','r',encoding='utf-16') as f: for line in f: url_list.append(line) if len(url_list) < LIMIT: continue file_name = str(file_count)+".sql" with io.open(file_name,'w',encoding='utf-16') as file: for url in url_list[:-1]: file.write(url) file.write(url_list[-1].strip()) url_list=[] file_count+=1 if url_list: file_name = str(file_count) + ".sql" with io.open(file_name,'w',encoding='utf-16') as file: for url in url_list: file.write(url) print('done')
Python从txt文件中逐行读取数据
非常的简单,提供三种方法:
方法一:
f = open("foo.txt") # 返回一个文件对象 line = f.readline() # 调用文件的 readline()方法 while line: print line, # 后面跟 ',' 将忽略换行符 # print(line, end = '') # 在 Python 3中使用 line = f.readline() f.close()
方法二:
for line in open("foo.txt"): print line,
方法三:
f = open("c:\\1.txt","r") lines = f.readlines()#读取全部内容 for line in lines print line
总结
以上是Python实现逐行分割大txt文件的方法介绍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

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