用python对总量为120G(字节)的数据文件集进行排序,文件内为长度15的随机英文字母字符串,‘/n’换行,输出按照字符顺序对字符串排序的每隔100000行输出到一个文件之中,要求排序时间尽量短
时间: 2024-04-10 16:33:56 浏览: 84
产生随机数并对其进行排序随后输出至文件
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你可以使用外部排序算法来解决这个问题,因为数据量很大,无法一次加载到内存中进行排序。以下是一个基本的算法流程:
1. 将原始数据文件分割成多个较小的文件,每个文件的大小适合加载到内存中进行排序。你可以使用类似分割文件的方法,每个文件包含一定数量的行。
2. 对每个小文件进行排序,可以使用Python的内置函数`sorted()`或者其他排序算法实现。将排序后的结果写入临时文件中。
3. 合并排序后的小文件。可以使用归并排序的思想,逐个读取每个小文件中的数据行,按照字符顺序合并为一个新的大文件。在合并的过程中,每隔100000行将结果输出到一个新的文件中。
下面是一个示例代码,你可以根据实际情况进行调整和优化:
```python
import os
import heapq
def split_file(input_file, chunk_size):
with open(input_file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
chunks = [lines[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(lines), chunk_size)]
for i, chunk in enumerate(chunks):
output_file = f'temp_{i}.txt'
with open(output_file, 'w') as f:
f.writelines(chunk)
def merge_files(input_files, output_file, interval):
heap = []
with open(output_file, 'w') as out_f:
file_handles = [open(f) for f in input_files]
# Initialize heap with first line from each file
for i, file_handle in enumerate(file_handles):
line = file_handle.readline()
if line:
heapq.heappush(heap, (line, i))
count = 0
while heap:
line, file_index = heapq.heappop(heap)
out_f.write(line)
count += 1
if count % interval == 0:
out_f.flush()
output_file = f'output_{count}.txt'
print(f"Writing output_{count}.txt")
line = file_handles[file_index].readline()
if line:
heapq.heappush(heap, (line, file_index))
else:
file_handles[file_index].close()
for file_handle in file_handles:
file_handle.close()
def sort_large_file(input_file, output_file, chunk_size, interval):
split_file(input_file, chunk_size)
input_files = [f'temp_{i}.txt' for i in range(len(os.listdir('.'))) if f'temp_{i}.txt' in os.listdir('.')]
input_files.sort()
merge_files(input_files, output_file, interval)
for file in input_files:
os.remove(file)
# Example usage
sort_large_file('data.txt', 'sorted_output.txt', 100000, 100000)
```
上述代码将输入文件`data.txt`分割成多个小文件,每个文件包含100000行。然后对每个小文件进行排序,并最终合并为一个排序好的大文件`sorted_output.txt`。每隔100000行将结果输出到一个新的文件中。
请注意,这只是一个基本的实现示例,你可以根据实际情况进行调整和优化。例如,你可以使用更高效的排序算法、增加分割文件的数量等。
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