Python文本文件处理速度问题

f = gzip.open(pathToLog,'r')
for line in f:
        counter = counter + 1
        if (counter % 1000000 == 0):
                print counter
f.close

open(LOG,"/bin/zcat $logfile |") or die "Cannot read $logfile: $!n";
while (<LOG>) {
        if (m/.*[svc-w+].*login result: Successful.$/) {
                $_ =~ s/some regex here/$1,$2,$3,$4/;
                push @an_array,$_
        }
}
close LOG;

在Python(至少<= 2.6.x)中,gzip格式的解析是在Python中实现的(在zlib上).更重要的是,它似乎在做一些奇怪的事情,即解压缩到文件的最后到内存,然后丢弃超出所请求的读取大小的所有内容(然后再次进行下一次读取).免责声明：我刚刚看了gzip.read()3分钟,所以我可能在这里错了.无论我对gzip.read()的理解是否正确,gzip模块似乎没有针对大型数据卷进行优化.尝试在Perl中执行相同的操作,即启动外部进程(例如,参见模块子进程). 编辑
实际上,我错过了OP的关于普通文件I / O的说法与压缩一样慢(感谢ire_and_curses指出它).这使我不可能,所以我做了一些测量…

from timeit import Timer

def w(n):
    L = "*"*80+"n"
    with open("ttt","w") as f:
        for i in xrange(n) :
            f.write(L)

def r():
    with open("ttt","r") as f:
        for n,line in enumerate(f) :
            if n % 1000000 == 0 :
                print n

def g():
    f = gzip.open("ttt.gz","r")
    for n,line in enumerate(f) :
        if n % 1000000 == 0 :
        print n

现在,运行它…

>>> Timer("w(10000000)","from __main__ import w").timeit(1)
14.153118133544922
>>> Timer("r()","from __main__ import r").timeit(1)
1.6482770442962646
# here i switched to a terminal and made ttt.gz from ttt
>>> Timer("g()","from __main__ import g").timeit(1)

…并且休息一下,发现它还在运行,我杀了它,对不起.然后我尝试了100’000行而不是10’000’000：

>>> Timer("w(100000)","from __main__ import w").timeit(1)
0.05810999870300293
>>> Timer("r()","from __main__ import r").timeit(1)
0.09662318229675293
# here i switched to a terminal and made ttt.gz from ttt
>>> Timer("g()","from __main__ import g").timeit(1)
11.939290046691895

模块gzip的时间是O(file_size ** 2),所以数量级数百万,gzip读取时间不能与平常读取时间相同(我们看到一个实验确认).匿名,请重新检查.