python读取大文件越来越慢的原因与解决

背景：

今天同事写代码，用python读取一个四五百兆的文件，然后做一串逻辑上很直观的处理。结果处理了一天还没有出来结果。问题出在哪里呢？

解决：

1. 同事打印了在不同时间点的时间，在需要的地方插入如下代码:

print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))

发现一个规律，执行速度到后面时间越来越长，也就是处理速度越来越慢。

2. 为什么会越来越慢呢？

1）可能原因1，GC 的问题，有篇文章里面写，python list append 的时候会越来越慢，解决方案是禁止GC:

使用 gc.disable（）和gc.enable（）

 2）改完上面，仍然不行，然后看到一篇文章里面写，可能是因为 git 导致的，因为append 的时候 git 会不断同步，会出问题，于是删除 .git 文件夹，结果还是不行。

3）继续查询，发下一个及其有可能出问题的地方。dict 的 in dict.key()，判断 key 是否在 dict 里面，这个的效率是非常低的。看到一篇文章比较了效率：

          ① 使用  in dict.keys() 效率:

          ② 使用 has_key()  效率:

发现 has_key() 效率比较稳定。于是修改，问题解决。

后话：

最初的时候，的确是使用 has_key(), 结果后面上传代码的时候，公司代码检查过不了，提示不能使用这个函数，只能改成 in dict.key() 这种方式，为什么公司不让这么传呢？经过一番百度，发现原因所在：在 python3 中，直接将 has_key() 函数给删除了，所以禁止使用。那禁止了该怎么办呢？原来 python 中 in 很智能，能自动判断 key 是否在字典中存在。所以最正规的做法不是 has_key(),   更不是 in dict.keys(), 而是 in dict.  判断 key 在 map 中，千万别用 in dict.keys() ！！！

附录:

in、 in dict.keys()、 has_key() 方法实战对比:

>>> a = {'name':"tom", 'age':10, 'Tel':110}
>>> a
{'age': 10, 'Tel': 110, 'name': 'tom'}
>>> print 'age' in a
True
>>> print 'age' in a.keys()
True
>>>
>>> print a.has_key("age")
True

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对三水点靠木的支持。

参考资料: