❶ 如何用python快速讀取幾G以上的大文件
如果你沒那麼大的內存 解決方法有幾個：
使用swap 一次性read()讀取
系統層面分割大文件為數個小於系統內存的小文件，分別讀取
使用python 按數據大小逐塊讀取，使用完數據即釋放該部分內存：
whileTrue:
chunk_data=file_object.read(chunk_size)
ifnotchunk_data:
break
yieldchunk_data
❷ 如何使用python在區域網上傳送文件
可以使用python做HTTP伺服器，然後就可以傳文件了
首先確保裝了Python，Python內置了一個簡單的HTTP伺服器，只需要在命令行下面敲一行命令，一個HTTP伺服器就起來了：
python -m SimpleHTTPServer 80
後面的80埠是可選的，不填會採用預設埠8000。注意，這會將當前所在的文件夾設置為默認的Web目錄，試著在瀏覽器敲入本機地址：
http://localhost:80
如果當前文件夾有index.html文件，會默認顯示該文件，否則，會以文件列表的形式顯示目錄下所有文件。這樣已經實現了最基本的文件分享的目的，你可以做成一個腳本，再建立一個快捷方式，就可以很方便的啟動文件分享了。如果有更多需求，完全可以根據自己需要定製，具體的請參見官方文檔SimpleHTTPServer，或者直接看源碼。我拷貝一段，方便參考：
import SimpleHTTPServer
import SocketServer
PORT = 8000
Handler = SimpleHTTPServer.SimpleHTTPRequestHandler
httpd = SocketServer.TCPServer(("", PORT), Handler)
print "serving at port", PORT
httpd.serve_forever()
❸ python ftplib 傳輸文件大小的文件,如何傳輸較大文件
沒有矛盾啊。只要你不一口氣將所有文件都載入到內存里去。使用FTP協議，發送大文件不成問題。
FTP協議是個很簡單的協議。你可以仔細看一下原理。然後再配合python的ftplib看。你會發現那些cmd就是FTP的命令。
❹ python 讀取大文件數據怎麼快速讀取
python中讀取數據的時候有幾種方法，無非是read，readline，readlings和xreadlines幾種方法，在幾種方法中，read和xreadlines可以作為迭代器使用，從而在讀取大數據的時候比較有效果.
在測試中，先創建一個大文件，大概1GB左右，使用的程序如下：
[python] view plainprint?
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'
在這里使用循環判斷文件的大小，如果大小在1GB左右，那麼結束創建文件。--需要花費好幾分鍾的時間。
測試代碼如下：
[python] view plainprint?
#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
使用迭代器的時候，兩者的時間是差不多的，內存消耗也不是很多，使用的時間大概在22秒作用
在使用完全讀取文件的時候，使用的時間在40s，並且內存消耗相當嚴重，大概使用了1G的內存。。
其實，在使用跌倒器的時候，如果進行連續操作，進行print或者其他的操作，內存消耗還是不可避免的，但是內存在那個時候是可以釋放的，從而使用迭代器可以節省內存，主要是可以釋放。
而在使用直接讀取所有數據的時候，數據會保留在內存中，是無法釋放這個內存的，從而內存卡死也是有可能的。
在使用的時候，最好是直接使用for i in f的方式來使用，在讀取的時候，f本身就是一個迭代器，其實也就是f.read方法
❺ python哪些web框架適合用來做大文件上傳服務
這個果斷要用tornado啊。html5的 Filesystem Api，可以讀取一個本地文件為blob，然後可以按任意位元組切分slice。這不就是斷點上傳么。Google Gears時代我就實現了個多線程上傳的。python的socket手寫http協議。很好玩。
轉載僅供參考，版權屬於原作者。祝你愉快，滿意請採納哦
❻ 使用Python 處理大文件有什麼推薦的方式么
以前弄過一些組學的文件，如果是純文本的話不要用 for..in..語句，用 readlines 讀入幾千行後再用 readline 處理，如果是 utf8 之類非等長的位元組編碼的話先按 byte 編碼讀入文本必要時再解析成別的，最後把文件塞到內存檔再加個多進程。如果要求不高用 bash+awk 比 python 快很多。
❼ 如何通過python上傳文件到百度雲盤
直接在系統命令行中輸入bypy命令，將會列出所有的命令的使用信息。
授權
在命令行中輸入bypy info，將會出現一個提示，按照提示完成授權，完成了授權Python代碼才能和你的網路雲盤進行通信。
常用命令
新建文件夾，在網路網盤中新建一個文件夾：
mkdir(remotepath='bypy')，將會新建一個bypy文件夾，如圖：
新建的文件夾
上傳文件：
upload(localpath='c:\\new\\timg.jpg',remotepath='bypy',onp='new')
參數說明：
localpath:本地的目錄，如果省略則為當前目錄。
remotepath:雲盤目錄
onp:當出現重復文件時如何處理，默認是overwrite,安全起見可以更改為new
Python 代碼實例
from bypy import ByPy
bp = ByPy()
bp.mkdir(remotepath='bypy')
bp.upload(localpath='c:\\new\\timg.jpg',remotepath='bypy',onp='new')
print('上傳完畢！')
注意：
中文文件名可能會出現問題,最好使用英文文件名。