python numpy实现多次循环读取文件 等间隔过滤数据示例

numpy的np.fromfile会出现如下的问题，只能一次性读取文件的内容，不能追加读取，连续两次的np.fromfile读到的东西一样

如果数据文件太大（几个G或以上）不能一次性全读进去，需要追加读取

而我希望读到的donser1和donser2是连续的两段

（实际使用时，比如说读取的文件是二进制数据文件，每一块文件都包括包头+数据，希望将这两块分开获取，然后再做进一步处理）

代码：

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)

假设数据文件的格式是 数据+包尾，plt_arr存储全部的数据部分，包尾丢弃，该方法实现了多次连续追加读取数据文件的内容plt_arr最好使用先开好大小再逐次赋值，亲测append方法和concatenate方法时间效率极差或者不用numpy也可以，代码：

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的其他方法可以参考这个

补充知识：python每隔一段时间运行一个函数

用python语言每隔两分钟从接口获取一次数据来插入到数据库

看了大佬们的方法感觉最简单就是：

做一个死循环，让函数执行完后休眠两分钟，然后进入下一次执行，除非手动停止或者有错误停止，否则程序会永远运行下去。

以下是代码：

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

上面的代码就是让get_details模块的sign_cycle()函数每两分钟执行一次。

是不是超简单！！！！！！

以上这篇python numpy实现多次循环读取文件 等间隔过滤数据示例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好吧啦网。