这篇文章将为大家详细讲解有关使用Python实现大文本文件切割的案例，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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在实际工作中，有些场景下，因为产品既有功能限制，不支持特大文件的直接处理，需要把大文件进行切割处理。
当然可以通过UltraEdit编辑工具，或者从网上下载一些文件切割器之类的。但这些要么手工操作太麻烦，要么不能满足自定义需求。
而且，对程序员来说，DIY一个轮子还是有必要的。
Python作为快速开发工具，其代码表达力强，开发效率高，因此用Python快速写一个，还是可行的。
需求描述：
输入：给定一个带列头的csv文件，或者txt文件，或者其他文本文件。
输出：指定单文件内部行数的一系列可区分小文件。
开发环境：Python 3.6
代码如下：
# -*- coding: cp936 -*-
import os
import time
def mkSubFile(lines,head,srcName,sub):
[des_filename, extname] = os.path.splitext(srcName)
filename = des_filename + '_' + str(sub) + extname
print( 'make file: %s' %filename)
fout = open(filename,'w')
try:
fout.writelines([head])
fout.writelines(lines)
return sub + 1
finally:
fout.close()
def splitByLineCount(filename,count):
fin = open(filename,'r')
try:
head = fin.readline()
buf = []
sub = 1
for line in fin:
buf.append(line)
if len(buf) == count:
sub = mkSubFile(buf,head,filename,sub)
buf = []
if len(buf) != 0:
sub = mkSubFile(buf,head,filename,sub)
finally:
fin.close()
if __name__ == '__main__':
begin = time.time()
splitByLineCount('盂县.csv',600000)
end = time.time()
print('time is %d seconds ' % (end - begin))测试结果：
1.4GB的csv文件，13列数据，切分成23个小文件，耗时55秒。
关于“使用Python实现大文本文件切割的案例”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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