如何使用python读取超过20g的txt文件 并修改里面的部分数据

在Python中，直接一次性读取大文件可能会占用大量内存导致程序崩溃，尤其是对于超过20GB的大文本文件。因此，通常我们会采用分块读取（chunking）的方式来处理大文件。这里可以使用`csv`模块，因为它能逐行读取，适合于处理文本文件。

以下是分块读取并修改数据的一个简单步骤：

import csv

def process_large_file(input_file, output_file):
    # 定义缓冲区大小，比如每1MB读取一次
    buffer_size = 1_048_576
    with open(input_file, 'r', newline='') as in_file, \
            open(output_file, 'w', newline='') as out_file:

        reader = csv.reader(in_file)
        writer = csv.writer(out_file)

        # 分块读取和处理
        for chunk in iter(lambda: in_file.read(buffer_size), b''):
            rows = list(csv.reader(io.BytesIO(chunk)))

            # 这里假设你需要查找特定列的数据并替换，例如替换所有"old_data"为"new_data"
            for row in rows:
                if "old_data" in row[0]:  # 假设我们在第一列寻找关键字
                    row[0] = "new_data"

            # 写回处理后的数据
            writer.writerows(rows)

# 调用函数，传入你的源文件路径和目标文件路径
process_large_file('input.txt', 'output.txt')

在这个例子中，我们逐行读取输入文件，并对每一行进行检查和修改。然后将处理过的行写回到新的输出文件。这样操作既不会一次性加载整个文件到内存，又能有效地处理大型文件。