Python 文件拆分技巧详解

随着数据量的不断增大，我们经常需要处理非常大的数据文件，这时候就需要用到文件拆分技巧。在Python中，文件拆分可以帮助我们提高数据处理的效率，这是一个非常实用的技巧。在本篇文章中，我们将详细介绍Python文件拆分的方法，并提供一些实用的技巧，让您在处理大数据时更加得心应手。

何时使用文件拆分

在处理大数据文件时，我们通常面临两个问题：存储和处理速度。如果整个文件都被读取到内存中，将会占用大量内存，对于一些内存受限的设备来说，这显然是不可行的。同时，对于很多情况下，需要对数据进行分析，而这些数据往往需要进行预处理，包括筛选、排序、聚合等操作。在面对庞大的数据集时，这些操作需要很长时间才能完成，很容易导致程序崩溃或影响其他程序的运行。因此，使用文件拆分技术可以帮助我们解决这些问题。

Python文件拆分的方法

在Python中，我们可以使用内置的open函数和readlines方法来实现文件拆分。下面是示例代码：

# 打开文件
with open("data.txt", "r") as f:
    # 读取文件内容
    lines = f.readlines()
    # 每10000行数据分为一份，写入新文件
    for i in range(0, len(lines), 10000):
        with open("data_" + str(i//10000) + ".txt", "w") as wf:
            wf.writelines(lines[i:i+10000])

这段代码将原始文件按每10000行数据分为一份，写入新文件中。其中with语句会自动关闭文件，避免因忘记关闭文件而导致的问题。readlines会将整个文件读取为一个字符串列表，方便我们进行分割处理。range函数可以轻松地对数据进行分块，并通过整除法将文件名编号为1、2、3…的格式。最后，我们使用writelines方法写入分割后的文件。

实用技巧

在实际使用中，我们还可以根据需求对文件进行更灵活的拆分和处理。下面是一些实用技巧：

按文件大小拆分

我们也可以通过文件大小来进行文件拆分。下面是示例代码：

# 导入文件操作库
import os

# 定义文件大小
FILE_SIZE_LIMIT = 100 * 1024 * 1024  # 100MB

# 分块函数，按文件大小拆分
def split_by_size(file_path, size_limit):
    # 分离文件名和扩展名
    base_name, ext = os.path.splitext(file_path)
    suffix_format = "{}.{}" + ext

    with open(file_path, "rb") as fp:
        chunk_id = 0
        while True:
            # 读取数据块
            chunk = fp.read(size_limit)
            if not chunk:
                return
            # 分块重命名
            chunk_file = suffix_format.format(base_name, chunk_id)
            with open(chunk_file, "wb") as cp:
                cp.write(chunk)
            chunk_id += 1

这段代码会将原始文件按照100 MB一块进行文件拆分。splitext函数会将文件名拆分成名称和扩展名两部分，suffix_format会控制分块后的文件名，每个文件都包含之前文件名+编号，保证文件名唯一。使用open函数和read方法循环读取数据块，并写入新文件中。在处理大文件时，这种方法是非常常见的文件拆分方法。

按正则表达式匹配拆分

如果我们需要按照特定的规则对数据进行预处理，这时候就可以考虑使用正则表达式来进行文件拆分。下面是示例代码：

# 导入正则表达式库
import re

# 定义正则表达式
REGEX_PATTERN = "^\d{4}-\d{2}-\d{2}.txt$"

# 分块函数，按正则表达式匹配拆分
def split_by_regex(file_path, regex):
    # 分离文件名和扩展名
    base_name, ext = os.path.splitext(file_path)
    suffix_format = "{}_{:03d}" + ext

    with open(file_path, "r") as fp:
        # 读取并分离数据
        raw_data = fp.read().split("\n")
        groups = {}

        # 将数据按规则存储到字典中
        for line in raw_data:
            match = re.search(regex, line)
            if match is not None:
                if match.group(0) not in groups:
                    groups[match.group(0)] = []
                groups[match.group(0)].append(line)

        # 根据字典中的数据写入新文件中
        for i, key in enumerate(groups):
            group_file = suffix_format.format(key, i)
            with open(group_file, "w") as cp:
                cp.write("\n".join(groups[key]))

这段代码将原始文件按照正则表达式进行拆分，并将符合同一规则的数据放在同一个文件中。我们可以通过search函数对数据进行正则表达式匹配，将符合规则的数据放在一个列表中，并以规则字符串为文件名写入新文件中。如果您已经了解正则表达式，那么这种方法是非常方便的文件拆分方法。

结论

在本篇文章中，我们介绍了Python文件拆分的方法和实用技巧。通过文件拆分，我们可以提高数据处理效率，避免程序因内存占用过高而崩溃。我们还介绍了按文件大小和正则表达式进行文件拆分的方法，这些技巧可以根据需求进行灵活使用。希望通过本文，您已经了解了Python文件拆分技巧，能够在实际工作中得心应手。

最后的最后

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。

对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。

🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 专注于AI+职场+办公方向。
下图是课程的整体大纲

下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具

🚀 优质教程分享 🚀

🎄可以学习更多的关于人工只能/Python的相关内容哦！直接点击下面颜色字体就可以跳转啦！

学习路线指引（点击解锁）	知识定位	人群定位
🧡 AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡	进阶级	本课程是AI+职场+办公的完美结合，通过ChatGPT文本创作，一键生成办公文案，结合AI智能写作，轻松搞定多场景文案写作。智能美化PPT,用AI为职场汇报加速。AI神器联动，十倍提升视频创作效率
💛Python量化交易实战 💛	入门级	手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统
🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡	进阶级	本课程是python flask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。