python3大文件解压和基本操作

先说下：所谓的大文件并不是压缩文件有多大，几十兆的文件而是解压后几百兆。其中就遇

先说下：所谓的大文件并不是压缩文件有多大，几十兆的文件而是解压后几百兆。其中就遇到解压不成功的情况.、读小文件时成功，大文件时失败等

def unzip_to_txt_plus(zipfilename):
 zfile = zipfile.ZipFile(zipfilename, 'r')
 for filename in zfile.namelist():
 data = zfile.read(filename)
 # data = data.decode('gbk').encode('utf-8')
 data = data.decode('gbk', 'ignore').encode('utf-8')
 file = open(filename, 'w+b')
 file.write(data)
 file.close()


if __name__ == '__main__':
 zipfilename = "E:\\share\\python_excel\\zip_to_database\\20171025.zip"
 unzip_to_txt_plus(zipfilename)

注意参数：‘ignore' ，因为默认是严格编码，如果不加这个参数就会报错。 因为该函数已经把文件编成utf-8 所以后面读取文件时成功，下面贴出读取大文件代码(忽略数据库相关)

# - coding: utf-8 -
import csv
import linecache
import xlrd
import MySQLdb


def txt_todatabase(filename, linenum):
 # with open(filename, "r", encoding="gbk") as csvfile:
 # Read = csv.reader(csvfile)
 # count =0
 # for i in Read:
 # # print(i)
 # count += 1
 # # print('hello')
 # print(count)
 count = linecache.getline(filename, linenum)
 print(count)
 # with open("new20171028.csv", "w", newline="") as datacsv:
 # # dialect为打开csv文件的方式，默认是excel，delimiter="\t"参数指写入的时候的分隔符
 # csvwriter = csv.writer(datacsv, dialect=("excel"))
 # # csv文件插入一行数据，把下面列表中的每一项放入一个单元格（可以用循环插入多行）
 # csvwriter.writerow(["A", "B", "C", "D"])


def bigtxt_read(filename):
 with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as data:
 count =0
 while 1:
 count += 1
 line = data.readline()
 if 1000000 == count:
 print(line)
 if not line:
 break
 print(count)


if __name__ == '__main__':
 filename = '20171025.txt'
 txt_todatabase(filename, 1000000)
 bigtxt_read(filename)

经过对比，发现两个速度基本一样快。两百万行的数据是没压力的。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。