Python中最快的文本文件拆分方法是什么？

Python中分割文本文件是很常见的操作。给定一个大文件，通常我们会需要将它们划分成多个小文件以方便后续的数据处理。在Python中文件操作时有很多处理方式。那么在Python中，哪种方式是最快的呢？本文将介绍四种 Python 分割文本文件的方法，并分析它们的优缺点。

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1.使用文件对象

我们可以直接使用Python文件对象读取大文件的内容，然后根据某个规则进行分割写入小文件。具体的实现步骤为：

with open("bigfile.txt", "rb") as bigfile:
    chunk = bigfile.read(1024*1024) # 读取1MB数据
    while chunk:
        with open(f"smallfile_{i}.txt", "wb") as smallfile:
            smallfile.write(chunk)
        chunk = bigfile.read(1024*1024)
        i += 1

这段代码会将bigfile.txt按1MB的大小进行分割，并且将每个分割后的文件分别命名为smallfile_0.txt、smallfile_1.txt…

使用文件对象进行文本文件的分割操作很简单，唯一的缺点就是处理效率非常低下。它需要将整个文件读取到内存中，然后进行遍历，不仅会占用大量内存还会导致 IO 瓶颈。因此，如果是处理大文件，不建议使用这种方法。因为它会让你的程序变得快慢不一。

2.使用字节及内存映射

前面我们是一次性将文件全部读取到内存中进行分割，那么我们是否可以采取分块读取的方式呢？比如使用内存映射方式，将大文件映射到内存中进行读取。

import mmap
import os

filename = "bigfile.txt"
with open(filename, "rb") as f:
    mmapped = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)
    size = os.path.getsize(filename)
    i, start = 0, 0

    while start < size:
        end = min(start + 1024 * 1024, size)
        i += 1
        with open(f"smallfile_{i}.txt", "wb") as sf:
            sf.write(mmapped[start:end])
        start = end

这段代码中我们使用了Python中的mmap模块，将大文件映射到内存中。映射后，我们就可以通过指针的方式访问该文件，也就是可以像访问内存一样访问文件。这种方式克服了一次性读取整个文件的问题，同时由于CPU自动管理内存从而减少了IO瓶颈。这种方法不仅可以处理大文件且速度比第一种方法快很多。唯一需要注意的是，如果我们将整个文件映射到内存中，是可能会由于内存限制而导致程序出现异常。因此，建议根据实际需求来分配缓存大小。

3.使用线程池

前两种方法都是在主线程中进行操作的，能否采用多线程来优化呢？通过使用线程池来并行执行读写操作。可以应用Python内置模块ThreadPoolExecutor轻松地创建一个线程池。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import os

def split_file(file_name, start, end, chunk_size):
    with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as f:
        f.seek(start)
        chunk = f.read(end-start)
        with open(f'{file_name}_{start}-{end}', 'w', encoding='utf-8') as w:
            w.write(chunk)

filesize = os.path.getsize("bigfile.txt")
chunk_size = size // 4
offsets = [i*chunk_size for i in range(5)]

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    futures = []
    for i in range(4):
        futures.append(executor.submit(split_file, "bigfile.txt", offsets[i], offsets[i+1], chunk_size))

这段代码会将bigfile.txt分为4个块，每个块的大小相等。然后使用ThreadPoolExecutor并行处理每个块，并在完成后将块写入单独的文件中。通过这种方式，可以提高分割大文件的效率。

需要注意的是，在其中一个线程中出错可能会导致整个应用程序崩溃。因此，生产环境下需要增加异常处理机制并记录相关日志。

4.使用多进程

但是如果用线程池还是无法满足我们的需求，我们可以考虑把线程池替换成进程池。并且Python标准库提供了multiprocessing模块来支持多进程操作。

from multiprocessing import Pool
import os

def split_file(file_name, start, end):
    with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as f:
        f.seek(start)
        chunk = f.read(end-start)
        with open(f'{file_name}_{start}-{end}', 'w', encoding='utf-8') as w:
            w.write(chunk)

if __name__ == '__main__':
    size = os.path.getsize("bigfile.txt")
    chunk_size = size // 4
    offsets = [i*chunk_size for i in range(5)]

    with Pool(4) as p:
        p.starmap(split_file, [("bigfile.txt", offsets[i], offsets[i+1]) for i in range(4)])

这段代码的功能和上面的线程池是一样的，只不过将线程池换成了进程池以加快分割速度。和线程池相比，进程池的优势是可以更好地应对CPU密集型任务，因为它们运行在单独的进程中，相互之间没有干扰。

需要注意的是，开启的进程数量不能超过CPU可用核数。如果CPU核数为4，我们只需开启4个进程，进一步提高代码稳定性和效率。