最近无论是面试还是笔试，有一个高频问题始终阴魂不散，那就是给一个大文件，至少超过10g,在内存有限的情况下（低于2g），该以什么姿势读它？
所有人都知道，用python读文件有一套”标准流程“：
def retrun_count(fname):
"""计算文件有多少行
"""
count = 0
with open(fname) as file:
for line in file:
count += 1
return count
为什么这种文件读取方式会成为标准？这是因为它有两个好处：
with 上下文管理器会自动关闭打开的文件描述符
在迭代文件对象时，内容是一行一行返回的，不会占用太多内存
但这套标准做法并非没有缺点。如果被读取的文件里，根本就没有任何换行符，那么上面的第二个好处就不成立了。当代码执行到 for line in file 时，line 将会变成一个非常巨大的字符串对象，消耗掉非常可观的内存。
如果有一个 5GB 大的文件 big_file.txt，它里面装满了随机字符串。只不过它存储内容的方式稍有不同，所有的文本都被放在了同一行里
如果我们继续使用前面的 return_count 函数去统计这个大文件行数。那么在一台pc上，这个过程会足足花掉 65 秒，并在执行过程中吃掉机器 2GB 内存
为了解决这个问题，我们需要暂时把这个“标准做法”放到一边，使用更底层的 file.read() 方法。与直接循环迭代文件对象不同，每次调用 file.read(chunk_size) 会直接返回从当前位置往后读取 chunk_size 大小的文件内容，不必等待任何换行符出现。
所以，如果使用 file.read() 方法，我们的函数可以改写成这样:
def return_count_v2(fname):
count = 0
block_size = 1024 * 8
with open(fname) as fp:
while True:
chunk = fp.read(block_size)
# 当文件没有更多内容时，read 调用将会返回空字符串 ''
if not chunk:
break
count += 1
return count
在新函数中，我们使用了一个 while 循环来读取文件内容，每次最多读取 8kb 大小，这样可以避免之前需要拼接一个巨大字符串的过程，把内存占用降低非常多。
利用生成器解耦代码
假如我们在讨论的不是 Python，而是其他编程语言。那么可以说上面的代码已经很好了。但是如果你认真分析一下 return_count_v2 函数，你会发现在循环体内部，存在着两个独立的逻辑：数据生成（read 调用与 chunk 判断） 与 数据消费。而这两个独立逻辑被耦合在了一起。
为了提升复用能力，我们可以定义一个新的 chunked_file_reader 生成器函数，由它来负责所有与“数据生成”相关的逻辑。这样 return_count_v3 里面的主循环就只需要负责计数即可。
def chunked_file_reader(fp, block_size=1024 * 8):
"""生成器函数：分块读取文件内容
"""
while True:
chunk = fp.read(block_size)
# 当文件没有更多内容时，read 调用将会返回空字符串 ''
if not chunk:
break
yield chunk
def return_count_v3(fname):
count = 0
with open(fname) as fp:
for chunk in chunked_file_reader(fp):
count += 1
return count
进行到这一步，代码似乎已经没有优化的空间了，但其实不然。iter(iterable) 是一个用来构造迭代器的内建函数，但它还有一个更少人知道的用法。当我们使用 iter(callable, sentinel) 的方式调用它时，会返回一个特殊的对象，迭代它将不断产生可调用对象 callable 的调用结果，直到结果为 setinel 时，迭代终止。
def chunked_file_reader(file, block_size=1024 * 8):
"""生成器函数：分块读取文件内容，使用 iter 函数
"""
# 首先使用 partial(fp.read, block_size) 构造一个新的无需参数的函数
# 循环将不断返回 fp.read(block_size) 调用结果，直到其为 '' 时终止
for chunk in iter(partial(file.read, block_size), ''):
yield chunk
最后只需要两行代码，就构造出了一个可复用的分块读取方法，和一开始的”标准流程“按行读取 2GB 内存/耗时 65 秒 相比，使用生成器的版本只需要 7MB 内存 / 12 秒就能完成计算。效率提升了接近 4 倍，内存占用更是不到原来的 1%，简直完美。