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        Python高級應用實例對比:高效計算大文件中的最長行的長度

        來源:懂視網 責編:小采 時間:2020-11-27 14:38:32
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        Python高級應用實例對比:高效計算大文件中的最長行的長度

        Python高級應用實例對比:高效計算大文件中的最長行的長度:前2種方法主要用到了列表解析,性能稍差,而最后一種使用的時候生成器表達式,相比列表解析,更省內存 列表解析和生成器表達式很相似: 列表解析 [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表達式 (expr for iter_var in
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        導讀Python高級應用實例對比:高效計算大文件中的最長行的長度:前2種方法主要用到了列表解析,性能稍差,而最后一種使用的時候生成器表達式,相比列表解析,更省內存 列表解析和生成器表達式很相似: 列表解析 [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表達式 (expr for iter_var in

        前2種方法主要用到了列表解析,性能稍差,而最后一種使用的時候生成器表達式,相比列表解析,更省內存

        列表解析和生成器表達式很相似:

        列表解析

        [expr for iter_var in iterable if cond_expr]

        生成器表達式

        (expr for iter_var in iterable if cond_expr)

        方法1:最原始

        代碼如下:


        longest = 0
        f = open(FILE_PATH,"r")
        allLines = [line.strip() for line in f.readlines()]
        f.close()
        for line in allLines:
        linelen = len(line)
        if linelen>longest:
        longest = linelen

        方法2:簡潔

        代碼如下:


        f = open(FILE_PATH,"r")
        allLineLens = [len(line.strip()) for line in f]
        longest = max(allLineLens)
        f.close()

        缺點:一行一行的迭代f的時候,列表解析需要將文件的所有行讀取到內存中,然后生成列表

        方法3:最簡潔,最節省內存

        代碼如下:


        f = open(FILE_PATH,"r")
        longest = max(len(line) for line in f)
        f.close()

        或者

        代碼如下:


        print max(len(line.strip()) for line in open(FILE_PATH))

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        Python高級應用實例對比:高效計算大文件中的最長行的長度

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