当一个 .txt 文件的数据过于庞大,此时想要对数据进行排序就需要先将数据进行切割,然后通过归并排序,最终实现对整体数据的排序。要实现这个过程我们需要进行以下几步:获取总数据行数;根据行数按照自己的需要对数据进行切割;对每组数据进行排序 最后对所有数据进行归并排序。
下面我们就来实现这整个过程:
一:获取总数据的行
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def get_file_lines(file_path): # 目标文件的路径 file_path = str (file_path) with open (file_path, 'rb' ) as file : # 定义行数 i = 0 while True : # 一次读取一行数据 line = file .readline() if not line : break else : # 每读一行,行数加一 i + = 1 #设置进度条,每当i读取1000000行时打印一次i # 每当读取1000000的整数倍行时,打印行数(进度条) if i % 1000000 = = 0 : print (i) # 打印总行数 print (i) return i |
二:对数据进行切割
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# 定义均等切割函数,num是待切割的文件的行数的值,n为切割份数,file_path是待切割的文件,file_dir是切割好的文件写入的目录 def evg_split(num, n, file_path, file_dir): last_list = [] # 如果样本刚好可以整除为n份 if num % n = = 0 : for i in range (n): # 则直接将样本分为n分没份对应num/n个 last_list.append(num / n) # 如果不能整除 if num % n ! = 0 : # 如果不能整除,则先将num整除n-1并取n-1份,余下的单独做一份 evg = (num - num % n) / / (n - 1 ) for i in range (n): last_list.append(evg) last_list.append(num % (n - 1 )) print (last_list) # return last_list # 对应于切割后的每一份数据 with open (file_path, 'rb' ) as path: for i in range (n): # 创建临时文件 tmp_file = file_dir + str (i) + '.txt' # 打开临时文件,将内容一条一条的写入 file = open (tmp_file, 'wb' ) for j in range ( int (last_list[i])): line = path.readline() file .write(line) print (line) print ( '------------' ) file .close() |
三:对每组数据进行排序的内容由读者根据自身数据需要进行排序,下面直接介绍归并排序
四:归并排序
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def merge( mylist1, mylist2, file1): while len (mylist1) > 0 and len (mylist2) > 0 : if mylist1[ 0 ]<mylist2[ 0 ]: with open (file1, 'a' ) as file : file .write( str (mylist1[ 0 ])) del mylist1[ 0 ] elif mylist1[ 0 ] > mylist2[ 0 ]: with open (file1, 'a' ) as file : file .write( str (mylist2[ 0 ])) del mylist2[ 0 ] else : with open (file1, 'a' ) as file : file .write( str (mylist1[ 0 ])) file .write( str (mylist2[ 0 ])) del mylist1[ 0 ] del mylist2[ 0 ] with open (file1, 'a' ) as file : for i in mylist1: file .write( str (i)) for i in mylist2: file .write( str (i)) |
总结:对于一个大型数据文件,我们可以将其切割成若干个小型的数据文件,然后分别的这些小型的数据文件进行排序,最后使用归并排序将这些数据文件写入到一个总体文件中,从而实现了对这个大型数据文件的排序。
以上这篇对python数据切割归并算法的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/body_builder/article/details/79437333