本文所用环境：
Python 3.6.5 |Anaconda custom (64-bit)|
引言
由于某些原因，需要用python读取二进制文件，这里主要用到struct包，而这个包里面的方法主要是unpack、pack、calcsize。详细介绍可以看：Python Struct 官方文档。这里主要讨论，python二进制转浮点数的操作。
python中一个float类型的数占4个字节。
二进制数据转float，可以用struct.unpack()来实现。
小文件读取
较小的文件，可以一次读取：
首先导入所需的包：
|
1
2
3
|
import numpy as npimport structPython |
例如：我需要读取一个名为filename，存放着形状为[100,1025]的浮点数的文件。可以采用以下办法
|
1
2
3
4
5
6
|
# 加载测试数据f = open('filename','rb')# 102500为文档中包含的数字个数，而一个浮点数占4个字节data_raw = struct.unpack('f'*102500,f.read(4*102500))f.close()verify_data = np.asarray(verify_data_raw).reshape(-1,1025) |
大文件处理方法
我需要处理的文件大小有38.1G，存放着[10000000,1025]大小的向量。
关于大文件的处理，我参考了这文章，但是，这个方法不能很好的将二进制文件转换成浮点数。
所以我想到了另外一种办法：
通过Linux命令切割文件
通过split命令将38.1G的文件按照指定大小切割，
|
1
|
split -b 820000k -a 2 filename data_ |
上述代码的意思是，指定每块大小为820000k，-a 2代表2位数命名，‘data_'代表前缀是'data_'
最终生成49个文件(字典序 aa – bw)，前48个文件每个204800行 最后一个文件 169600行
通过python循环读取文件
首先构建词汇表：
|
1
2
3
4
5
|
voc = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z']voc_short = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v'] |
为了方便读取，将49个二进制文件转换成numpy专用二进制格式*.npy
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
for i in voc:data_name = 'data_a'+str(i)f = open(data_name,'rb')data_raw = struct.unpack('f'*209920000,f.read(4*209920000))f.close()data = np.asarray(data_raw).reshape(-1,1025)np.save(data_name+'.npy',data) # 保存data_a*.npy文件for i in voc_short:data_name = 'data_b'+str(i)f = open(data_name,'rb')data_raw = struct.unpack('f'*209920000,f.read(4*209920000))f.close()data = np.asarray(data_raw).reshape(-1,1025)np.save(data_name+'.npy',data) # 保存data_b*.npy文件data_name = 'data_bw'f = open(data_name,'rb')data_raw = struct.unpack('f'*173840000,f.read(4*173840000))np.save(data_name+'.npy',data_raw) # 保存data_bw.npy文件 |
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.i-ll.cc/archives/447
