python的文本处理是经常碰到的一个问题，下面这篇文章主要给大家介绍了关于python读取文件的几种不同方法比对的相关资料，文中给出了详细的示例代码供大家理解和学习，需要的朋友们下面来一起看看吧。
前言
大家都知道Python 读文件的方式多种多样，但是当需要读取一个大文件的时候，不同的读取方式会有不一样的效果。下面就来看看详细的介绍吧。
场景
逐行读取一个 2.9G 的大文件
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CPU i7 6820HQ
RAM 32G
方法
对每一行的读取进行一次分割字符串操作
以下方法都使用 with…as 方法打开文件。
with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。
方法一 最通用的读文件方式
with open(file, 'r') as fh:
for line in fh.readlines():
line.split("|")运行结果： 耗时 15.4346568584 秒
系统监视器中显示内存从 4.8G 一下子飙到了 8.4G， fh.readlines() 将读取的所有行数据存到内存，这种方法适合小文件。
方法二
with open(file, 'r') as fh:
line = fh.readline()
while line:
line.split("|")运行结果： 耗时 22.3531990051 秒
内存几乎没有变化，因为内存中只存取一行的数据，但是时间明显比上一次的长，对于进一步处理数据来说效率不高。
方法三
with open(file) as fh:
for line in fh:
line.split("|")运行结果： 耗时 13.9956979752 秒
内存几乎没有变化，速度也比方法二快。
for line in fh 将文件对象 fh 视为可迭代的，它自动使用缓冲的 IO 和内存管理，因此您不必担心大文件。这是很 pythonic 的方式！
方法四 fileinput 模块
for line in fileinput.input(file):
line.split("|")运行结果： 耗时 26.1103110313 秒
内存增加了 200-300 MB，速度是以上最慢的。
总结
以上方法仅供参考，公认的大文件读取方法还是三最好。但是具体情况还是要根据机器的性能、处理数据的复杂度。
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