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python 读取大文件数据怎么快速读取
python中读取数据的时候有几种方法，无非是read，readline，readlings和xreadlines几种方法，在几种方法中，read和xreadlines可以作为迭代器使用，从而在读取大数据的时候比较有效果.
在测试中，先创建一个大文件，大概1GB左右，使用的程序如下：
[python] view plaincopyprint?
import os.path
import time
while os.path.getsize('messages') 1000000000:
f = open('messages','a')
f.write('this is a file/n')
f.close()
print 'file create complted'
在这里使用循环判断文件的大小，如果大小在1GB左右，那么结束创建文件。--需要花费好几分钟的时间。
测试代码如下：
[python] view plaincopyprint?
#22s
start_time = time.time()
f = open('messages','r')
for i in f:
end_time = time.time()
print end_time - start_time
break
f.close()
#22s
start_time = time.time()
f = open('messages','r')
for i in f.xreadlines():
end_time = time.time()
print end_time - start_time
break
f.close()
start_time = time.time()
f = open('messages','r')
k= f.readlines()
f.close()
end_time = time.time()
print end_time - start_time
使用迭代器的时候，两者的时间是差不多的，内存消耗也不是很多，使用的时间大概在22秒作用
在使用完全读取文件的时候，使用的时间在40s，并且内存消耗相当严重，大概使用了1G的内存。。
其实，在使用跌倒器的时候，如果进行连续操作，进行print或者其他的操作，内存消耗还是不可避免的，但是内存在那个时候是可以释放的，从而使用迭代器可以节省内存，主要是可以释放。
而在使用直接读取所有数据的时候，数据会保留在内存中，是无法释放这个内存的，从而内存卡死也是有可能的。
在使用的时候，最好是直接使用for i in f的方式来使用，在读取的时候，f本身就是一个迭代器，其实也就是f.read方法
python用numpy加载超过200M的文本数据就会报内存错误怎么办
尝试过以下几种方法：
1.使用numpy genfromtxt加载，成功读取完了，但数据变形了（2列的数据变一列了...）。看了一下genfromtxt源码，不过也是逐行读取文本并以tuple形式存入一个list中，解决不了根本问题啊。
2.调大python的使用内存。觉得应该是python限制了可用内存，调大点应该有点效果，不过一直不知道有没有这个方法。
3.尝试hadoop。了解一下以后觉得是杀鸡用牛刀了。要处理的数据在几百M到1G这样。
如何用python快速读取几G以上的大文件
如果你没那么大的内存 解决方法有几个：
使用swap 一次性read()读取
系统层面分割大文件为数个小于系统内存的小文件，分别读取
使用python 按数据大小逐块读取，使用完数据即释放该部分内存：
while True:
chunk_data = file_object.read(chunk_size)
if not chunk_data:
break
yield chunk_data