numpy的np.fromfile會出現(xiàn)如下的問題，只能一次性讀取文件的內(nèi)容，不能追加讀取，連續(xù)兩次的np.fromfile讀到的東西一樣

如果數(shù)據(jù)文件太大（幾個G或以上）不能一次性全讀進去，需要追加讀取

而我希望讀到的donser1和donser2是連續(xù)的兩段

（實際使用時，比如說讀取的文件是二進制數(shù)據(jù)文件，每一塊文件都包括包頭+數(shù)據(jù)，希望將這兩塊分開獲取，然后再做進一步處理）

代碼：

import numpy as nplength=2500plt_arr=np.linspace(0.0, 0.0, length*2048*16)start=0tail_size = 40 #40bitnum_size=16*1024-40 # 16kb -40bdef one_file(f, loop): global tail_size, num_size while loop: num = np.fromfile(f, dtype=np.int16, count=num_size) tail=np.fromfile(f, dtype=np.int16, count=tail_size) loop=loop-1 yield num, taildef main(): file_path='E://1-gl300c.r3f' global length, plt_arr, start loop=length with open(file_path, ’rb’) as f: for num, tail in one_file(f, loop): plt_arr[start:start+len(num)]=num[:] start=start+len(num) return plt_arr[0:start]if __name__ == '__main__': donser=main() print(donser)

假設(shè)數(shù)據(jù)文件的格式是 數(shù)據(jù)+包尾，plt_arr存儲全部的數(shù)據(jù)部分，包尾丟棄，該方法實現(xiàn)了多次連續(xù)追加讀取數(shù)據(jù)文件的內(nèi)容plt_arr最好使用先開好大小再逐次賦值，親測append方法和concatenate方法時間效率極差或者不用numpy也可以，代碼：

def read_in_chunks(filePath, chunk_size=16*1024): file_object = open(filePath,’rb’) count=0 while True: chunk_data = file_object.read(chunk_size) if not chunk_data: break yield chunk_data[0:16*1024-28]if __name__ == '__main__': num=0 for chunk in read_in_chunks('E:1-gl300c.r3f'): #process(chunk) # <do something with chunk> name=str(num)+'.bin' num=num+1 if num<303000: continue if num>308001: break file_object = open(name, ’wb’) file_object.write(chunk) file_object.close( )

numpy.fromfile的其他方法可以參考這個

補充知識：python每隔一段時間運行一個函數(shù)

用python語言每隔兩分鐘從接口獲取一次數(shù)據(jù)來插入到數(shù)據(jù)庫

看了大佬們的方法感覺最簡單就是：

做一個死循環(huán)，讓函數(shù)執(zhí)行完后休眠兩分鐘，然后進入下一次執(zhí)行，除非手動停止或者有錯誤停止，否則程序會永遠運行下去。

以下是代碼：

import get_detailsimport timesecond=2*60print secondwhile True:get_details.sign_cycle()time.sleep(second)

上面的代碼就是讓get_details模塊的sign_cycle()函數(shù)每兩分鐘執(zhí)行一次。

是不是超簡單！！！！！！

以上這篇python numpy實現(xiàn)多次循環(huán)讀取文件 等間隔過濾數(shù)據(jù)示例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。