提高效率地确定 Python 中大文件的行数
计算大文件中的行数在内存和时间方面提出了挑战消耗。本文提供了一种优化方法来解决这个问题，提供行计数的解决方案，同时最大限度地减少资源使用。
内存高效方法
传统方法，例如提供的代码，枚举文件中的行，按顺序对它们进行计数。虽然有效，但这种方法需要迭代内存中的整个文件，消耗大量内存资源。
更快的求和方法
更快的方法涉及利用生成器表达式直接计算行数。以下代码片段演示了此方法：
num_lines = sum(1 for _ in open('myfile.txt'))此方法的操作方式是一次遍历文件一行，并为遇到的每一行递增计数器。由于生成器表达式一次仅生成一行，因此消除了过多的内存消耗。
具有缓冲读取的性能增强器
为了进一步提高速度和鲁棒性，利用缓冲推荐阅读：
with open("myfile.txt", "rbU") as f:
num_lines = sum(1 for _ in f)缓冲读取通过以更大的块获取数据来优化文件访问，减少重复文件操作的开销。但是，请注意，“rbU”模式中的“U”字符自 Python 3.3 起已过时，因此应使用“rb”代替（在 Python 3.11 中删除）。
通过使用这些技术，您可以有效地计算大文件中的行数，同时节省内存并最大限度地减少执行时间。
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