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python修改大数据文件时,如果全加载到内存中,可能会导致内存溢出。因此可借用如下方法,将分件分段读取修改。
with open('file.txt', 'r') as old_file: with open('file.txt', 'r+') as new_file: current_line = 0 # 定位到需要删除的行 while current_line < (3 - 1): #(del_line - 1) old_file.readline() current_line += 1 # 当前光标在被删除行的行首,记录该位置 seek_point = old_file.tell() # 设置光标位置 new_file.seek(seek_point, 0) # 读需要删除的行,光标移到下一行行首 old_file.readline() # 被删除行的下一行读给 next_line next_line = old_file.readline() # 连续覆盖剩余行,后面所有行上移一行 while next_line: new_file.write(next_line) next_line = old_file.readline() # 写完最后一行后截断文件,因为删除操作,文件整体少了一行,原文件最后一行需要去掉 new_file.truncate()
注:truncate()函数括号可以加数字,表示删除数字之后的字符串,如果不加 就从当前光标处开始截断删除
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