怎么利用Python快速统计文本的行数

本篇文章为大家展示了怎么利用Python快速统计文本的行数，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

通常我们会用wc -l来统计文件行数，不过用Python统计也很简单。

要快速统计一个文本文件中的行数，其实就是要统计这个文本文件中换行符的个数。为了尽量提高速度，我们需要尽量多读一些文本然后一起处理。统计换行符的个数可以用bytes内置的count方法。

代码如下：

from __future__ import print_function
import time

if __name__ == '__main__':
    import sys
    start = time.time()
    with open(sys.argv[1],'rb') as f:
        count = 0
        last_data = '\n'
        while True:
            data = f.read(0x400000)
            if not data:
                break
            count += data.count(b'\n')
            last_data = data
        if last_data[-1:] != b'\n':
            count += 1 # Remove this if a wc-like count is needed
    end = time.time()
    print(count)
    print((end-start) * 1000)

上面的代码中，我们将文件尾没有换行符的不完整的部分也算作一行，这跟wc -l略有区别，如果要跟wc -l一致的话，可以将带注释的行删掉。

这里没有处理universal newline、忽略空行等逻辑，如果需要这些功能，程序会变得复杂一些。

使用三个文本文件进行测试，分别有一千万行、一亿六千万行、六亿四千万行。先用wc -l运行两次，然后用Python的wc.py。

运行结果：

[root@yz- test]# docker run -it --rm -v `pwd`:/opt/workspace python:3 bash -c "cd /opt/workspace && time wc -l text.txt && time wc -l text.txt && time python3 wc.py text.txt"
10000000 text.txt

real    0m0.086s
user    0m0.072s
sys     0m0.013s
10000000 text.txt

real    0m0.080s
user    0m0.060s
sys     0m0.019s
10000000
64.38159942626953

real    0m0.150s
user    0m0.100s
sys     0m0.033s
[root@yz- test]# docker run -it --rm -v `pwd`:/opt/workspace python:3 bash -c "cd /opt/workspace && time wc -l text3.txt && time wc -l text3.txt && time python3 wc.py text3.txt"
160000000 text3.txt

real    0m1.322s
user    0m0.991s
sys     0m0.318s
160000000 text3.txt

real    0m1.313s
user    0m0.966s
sys     0m0.341s
160000000
838.7012481689453

real    0m0.908s
user    0m0.595s
sys     0m0.297s
[root@yz- test]# docker run -it --rm -v `pwd`:/opt/workspace python:3 bash -c "cd /opt/workspace && time wc -l text4.txt && time wc -l text4.txt && time python3 wc.py text4.txt"
640000000 text4.txt

real    0m5.805s
user    0m4.349s
sys     0m1.455s
640000000 text4.txt

real    0m5.787s
user    0m4.342s
sys     0m1.445s
640000000
3323.5926628112793

real    0m3.399s
user    0m2.255s
sys     0m1.108s

可以看到Python实际上是比wc -l更快的，主要因为纯Python的步骤很少，大部分时间都在read()，count()这样的C实现的过程中。wc更慢的原因猜想可能是默认的缓冲区更小，所以需要更多的read()

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