避免内存不足：分块读取大型文件的最佳指南

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2024-03-22 01:15:32

避免内存不足：分块读取大型文件的最佳实践

在处理大型文件时，将它们全部加载到内存中可能会导致内存不足和程序崩溃。对于这种情况，分块读取文件是一种有效的解决方法，可以让我们一次处理文件的较小部分，从而避免内存问题。

问题：内存不足

当处理大型文件时，如果整个文件都被加载到内存中，它可能会超出计算机可用内存的容量，导致内存不足。这会导致程序崩溃，无法完成文件处理任务。

解决方案：分块读取

分块读取是一种技术，它将文件分成较小的块，一次只读取一个块并对其进行处理。这样，我们就可以避免将整个文件加载到内存中，从而减轻内存压力。

分块读取文件

以下是如何分块读取文件的步骤：

确定块大小： 首先，需要确定一个适当的块大小。块大小应足够大以提高效率，但又不能太大以至于仍然会导致内存问题。
逐块读取： 使用循环逐块读取文件。在每个块中，对数据进行所需的处理。
处理完成后： 处理完所有块后，完成文件处理任务并释放内存。

实现分块读取

以下是用 Python 实现分块读取文件的示例：

with open(package, 'rb') as package_file:
    # 设定块大小为 10MB
    chunk_size = 10 * 1024 * 1024

    # 初始化哈希对象
    use_sha256 = CertUsesSha256(cert)
    h = sha256() if use_sha256 else sha1()

    # 循环读取文件，按块更新哈希
    while True:
        chunk = package_file.read(chunk_size)
        if not chunk:
            break
        h.update(chunk)

# 获取哈希值
package_digest = h.hexdigest().lower()