Python - 如何在没有MemoryError的情况下gzip大文本文件？

这里的问题与gzip没有任何关系,以及从10GB文件中逐行读取而没有新行的所有内容:

另外需要注意的是,我用来测试Python gzip功能的文件是由fallocate -l 10G bigfile_file生成的.

这给你一个10GB稀疏文件,完全由0字节组成.意思是没有换行字节.意思是第一行是10GB长.这意味着读取第一行需要10GB.(或者甚至可能是20或40GB,如果您使用3.3之前的Python并尝试将其作为Unicode读取.)

如果要复制二进制数据,请不要逐行复制.无论是普通文件,还是动态GzipFile解压缩,a socket.makefile()还是其他任何东西,你都会遇到同样的问题.

解决方案是按块复制块.或者只是使用copyfileobj,这会自动为您完成.

import gzip
import shutil

with open('test_large.csv', 'rb') as f_in:
    with gzip.open('test_out.csv.gz', 'wb') as f_out:
        shutil.copyfileobj(f_in, f_out)

默认情况下,copyfileobj使用优化的块大小通常非常好并且从不非常糟糕.在这种情况下,您可能实际上需要更小的尺寸或更大的尺寸; 很难预测哪个是先验的.*所以,通过使用timeit不同的bufsize参数(比如,从1KB到8MB的4的幂)来测试它copyfileobj.但默认的16KB可能会足够好,除非你做了很多这样的事情.

_{*如果缓冲区大小太大,您可能最终会交替长时间的I/O块和长时间的处理块.如果它太小,您可能最终需要多次读取才能填充单个gzip块.}

那很奇怪.如果你试图压缩一个不包含很多换行符的大型二进制文件,我会期待这个错误,因为这样的文件可能包含一个对你的RAM来说太大的"行",但它不应该在一行上发生 - 结构化.csv文件.

但无论如何,逐行压缩文件效率不高.即使操作系统缓冲磁盘I/O ,读取和写入较大的数据块通常要快得多,例如64 kB.

我在这台机器上有2GB的RAM,我刚刚成功使用下面的程序来压缩2.8GB的tar存档.

#! /usr/bin/env python

import gzip
import sys

blocksize = 1 << 16     #64kB

def gzipfile(iname, oname, level):
    with open(iname, 'rb') as f_in:
        f_out = gzip.open(oname, 'wb', level)
        while True:
            block = f_in.read(blocksize)
            if block == '':
                break
            f_out.write(block)
        f_out.close()
    return


def main():
    if len(sys.argv) < 3:
        print "gzip compress in_file to out_file"
        print "Usage:\n%s in_file out_file [compression_level]" % sys.argv[0]
        exit(1)

    iname = sys.argv[1]
    oname = sys.argv[2]
    level = int(sys.argv[3]) if len(sys.argv) > 3 else 6

    gzipfile(iname, oname, level)


if __name__ == '__main__':  
    main()

我正在运行Python 2.6.6并且gzip.open()不支持with.

正如Andrew Bay在评论中指出的那样,if block == '':在Python 3中无法正常工作,因为block包含字节而不是字符串,并且空字节对象不会比较为空文本字符串.我们可以检查块长度,或者比较b''(它也可以在Python 2.6+中工作),但简单的方法是if not block:.