最近在学习python的过程中接触到了python对文件的读取。python读取文件一般情况是利用open()函数以及read()函数来完成：

f = open(filename,'r')f.read()

这种方法读取小文件，即读取远远大小小于内存的文件显然没有什么问题。但是如果是将一个10G大小的日志文件读取，即文件大于内存的大小，这么处理就有问题了，会造成MemoryError ... 也就是发生内存溢出。

发生这种错误的原因在于，read()方法执行操作是一次性的都读入内存中，显然文件大于内存就会报错。

解决方法：

这里发现跟read()类似的还有其他的方法：read(参数)、readline()、readlines()

(1)read(参数)：通过参数指定每次读取的大小长度,这样就避免了因为文件太大读取出问题。

while True:    block = f.read(1024)    if not block:        break

 (2)readline()：每次读取一行

while True:    line = f.readline()    if not line:        break

 

(3)readlines()：读取全部的行，构成一个list，通过list来对文件进行处理，但是这种方式依然会造成MemoyError

for line in f.readlines():    ....

 

以上基本分析了python中读取文件的方法，但是总感觉不能达到python中所强调的优雅，后来发现了还有下面的解决方法：

pythonic（我理解的是很python的python代码）的解决办法：

with open(filename, 'r') as flie:    for line in file:        ....

 

对可迭代对象file进行迭代，这样会自动的使用buffered IO以及内存管理，这样就不必担心大文件问题了。

后来，又发现了一个模块：linecache，这个模块也可以解决大文件读取的问题，并且可以指定读取哪一行，

# 输出第2行text = linecache.getline(filename, 2)