如何在 Python 中有效地檢查大型文字檔案中是否存在字串?
檢查文字檔案的字串包含性
考慮一個場景,您試圖確定文字檔案中是否存在特定字串。一旦識別,應執行特定操作(X);否則,應執行替代操作 (Y)。然而,旨在實現此目標的程式碼片段始終會傳回 True,這讓您對其準確性感到困惑。
導致此錯誤行為的罪魁禍首是 if 語句中缺少條件檢查。正確的實作應該如下所示:
if 'blabla' in line:
但是,如果您的文字檔案相對較大,則將整個檔案讀入字串並使用它執行搜尋可能會更有效。這是一個示例:
with open('example.txt') as f: if 'blabla' in f.read(): print("true")
對於更大的文件,您可以利用mmap.mmap() 創建一個使用底層文件的“類似字符串”的對象,而不是將整個內容加載到內存中。
import mmap with open('example.txt') as f: s = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) if s.find('blabla') != -1: print('true')
在Python 3 中,值得注意的是mmap 類似於bytearray 對象,需要將搜尋字串修改為bytes object:
import mmap with open('example.txt', 'rb', 0) as file, \ mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) as s: if s.find(b'blabla') != -1: print('true')
此外,您可以在mmap 上使用正規表示式來實現更進階的搜尋功能,例如不區分大小寫的匹配:
import mmap import re with open('example.txt', 'rb', 0) as file, \ mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) as s: if re.search(br'(?i)blabla', s): print('true')
以上是如何在 Python 中有效地檢查大型文字檔案中是否存在字串?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。Python以简洁和强大的生态系统著称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

Python在遊戲和GUI開發中表現出色。 1)遊戲開發使用Pygame,提供繪圖、音頻等功能,適合創建2D遊戲。 2)GUI開發可選擇Tkinter或PyQt,Tkinter簡單易用,PyQt功能豐富,適合專業開發。

2小時內可以學會Python的基本編程概念和技能。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制流(條件語句和循環),3.理解函數的定義和使用,4.通過簡單示例和代碼片段快速上手Python編程。

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。
