python大文件处理

    众所周知，python对文件的处理无非就是open或者file那一套，打开关闭，读取写入，但是如果涉及的文件过于大了，直接read可能就直接将内存撑爆了，所以这里也给大家提供一些方案来处理

1. Chunks——分块处理

def read_in_chunks(filePath, chunk_size=1024*1024):
    """
    Lazy function (generator) to read a file piece by piece.
    Default chunk size: 1M
    You can set your own chunk size 
    """
    file_object = open(filePath)
    while True:
        chunk_data = file_object.read(chunk_size)
        if not chunk_data:
            break
        yield chunk_data
if __name__ == "__main__":
    filePath = './path/filename'
    for chunk in read_in_chunks(filePath):
        process(chunk) # 

2. 分段式反复读取

    小文件可以直接调用read方法，但是如果不能确定文件大小，可以反复调用read(size)处理，针对配置文件等文本类型也可以使用readlines读取（返回列表）

for line in f.readlines():
    process(line) # 

3. with open()

    在使用python进行大文件读取时，应该让系统来处理，使用最简单的方式，交给解释器，就管好自己的工作就行了。而with语句会自动打开和关闭文件，包括抛出一个内部块异常。他将文件对象视为一个迭代器，会自动的采用缓冲IO和内存管理，所以你不必担心大文件。

#If the file is line based
with open(...) as f:
    for line in f:
        process(line) # 

4. fileinput()

fileinput模块可以对一个或多个文件中的内容进行迭代、遍历等操作。

    该模块的input()函数有点类似文件readlines()方法，但它是一个可迭代对象，即每次只生成一行，需要用for循环迭代。在碰到大文件的读取时，无疑效率更高效。用fileinput对文件进行循环遍历，格式化输出，查找、替换等操作，非常方便。

import fileinput
for line in fileinput.input(['sum.log']):
    print line