python读取大文件内存溢出

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一、python一个文件太大+内存装不下+怎么读取mongo

Python环境下读取文件困难，请参考我的文章《Python基础知识——文件》

这是一道热门的Python面试题，Python读取大文件。文件总大小就是文件之间的差异，即哪些接口不适合读取大文件。()接口的问题

f=open(filename,'rb')
()12

让我们读取nginx文件，其大小为3Gb。read()方法执行的操作是一次性将所有内容读入内存，这显然会导致：

内存错误...12

这意味着内存溢出。

2.解决办法：转换接口

.reanlines():...

1

2

(2)readline():一行一行读取时的时间，

whiletrue:
line=ne()ifnotline:break

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(3)read(1024)：重载，指定每次读取的长度

whiletrue:block=(1024)ifnotblock:break

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3

open(文件名,'rb')asf:forlineinf:
123

动态传递动对象f:forlineinf自动使用bufferedIO（缓冲IO）和内存。管理无需担心任何大文件问题。

必须有一个-如果可能的话只有一个-无能为力。

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二、outofmemoryatline什么意思“outofmemoryatline”是指当执行程序中的某行代码时，程序没有足够的内存来完成操作，导致内存溢出错误。
在编程中，内存是用于存储数据和程序指令的关键资源。当程序尝试分配比可用内存更多的内存时，就会出现“内存不足”或“内存不足”错误。当处理大量数据、递归调用、动态数据结构（例如数组、列表或字典）变得太大或内存泄漏时，通常会发生此错误。
像“outofmemoryatline”这样的错误消息通常指示发生错误的代码行，这对于调试和故障排除非常有用。开发人员可以查看这行代码，尝试理解为什么它消耗如此多的内存，并进行相应的优化或修改。
例如，考虑一个Python程序，它尝试一次将一个非常大的文件加载到内存中。如果文件大小超过了程序可用的内存，程序将抛出“MemoryError”。通过检查导致错误的代码行，开发人员可以发现使用流式传输（逐行读取文件而不是立即加载整个文件）来减少内存使用量的方法。
总之，“outofmemoryatline”是一条错误消息，表明程序由于特定代码行内存不足而失败。了解和解决此错误通常需要分析代码的内存使用模式，并寻找减少内存消耗或更有效地管理内存的方法。

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三、pythonnohup显存溢出提问者是不是想问“pythonnohup内存溢出怎么办”？
1.首先修改JVM启动参数，直接堆内存（别忘了加上-Xms、-Xmx参数）。
2。其次，检查错误日志，看看在“OutOfMemory”错误之前是否还有其他异常或错误。
3。浏览并分析代码以找出可能发生内存溢出的位置。