Ⅰ python ftplib 传输文件大小的文件,如何传输较大文件
没有矛盾啊。只要你不一口气将所有文件都加载到内存里去。使用FTP协议，发送大文件不成问题。
FTP协议是个很简单的协议。你可以仔细看一下原理。然后再配合python的ftplib看。你会发现那些cmd就是FTP的命令。
Ⅱ python哪些web框架适合用来做大文件上传服务
这个果断要用tornado啊。html5的 Filesystem Api，可以读取一个本地文件为blob，然后可以按任意字节切分slice。这不就是断点上传么。Google Gears时代我就实现了个多线程上传的。python的socket手写http协议。很好玩。
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Ⅲ 如何用python最快的获取大文件的最后几行
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#!/usr/bin/env python
import os
import sys
def get_last_n_lines(logfile, n):
blk_size_max = 4096
n_lines = []
with open(logfile, 'rb') as fp:
fp.seek(0, os.SEEK_END)
cur_pos = fp.tell()
while cur_pos > 0 and len(n_lines) < n:
blk_size = min(blk_size_max, cur_pos)
fp.seek(cur_pos - blk_size, os.SEEK_SET)
blk_data = fp.read(blk_size)
assert len(blk_data) == blk_size
lines = blk_data.split('\n')
# adjust cur_pos
if len(lines) > 1 and len(lines[0]) > 0:
n_lines[0:0] = lines[1:]
cur_pos -= (blk_size - len(lines[0]))
else:
n_lines[0:0] = lines
cur_pos -= blk_size
fp.seek(cur_pos, os.SEEK_SET)
if len(n_lines) > 0 and len(n_lines[-1]) == 0:
del n_lines[-1]
return n_lines[-n:]
def main():
if len(sys.argv) != 3:
sys.exit('usage: %s logfile n_lines' % sys.argv[0])
for line in get_last_n_lines(sys.argv[1], int(sys.argv[2])):
print line
if __name__ == '__main__':
main()
Linux平台有一个tail命令，tail -f filename.log 就会打印文件最后新增加的内容
Ⅳ Python的文件上传
Python中使用GET方法实现上传文件，下面就是用Get上传文件的例子，client用来发Get请求，server用来收请求。
请求端代码：
importrequests#需要安装requests
withopen('test.txt','rb')asf:
requests.get('http://服务器IP地址:端口',data=f)
服务端代码：
varhttp=require('http');
varfs=require('fs');
varserver=http.createServer(function(req,res){
//console.log(req);
varrecData="";
req.on('data',function(data){
recData+=data;
})
req.on('end',function(data){
recData+=data;
fs.writeFile('recData.txt',recData,function(err){
console.log('filereceived');
})
})
res.end('hello');
})
server.listen(端口);
Ⅳ 怎么上传超过10MB的文件
storage管理页面里单个文件现在只能上传5m以下的，svn上传单个文件大小不超过20M。
php sdk里有上传大文件的功能，python这边还没加上。
Ⅵ 如何用 Python 做大文件上传的服务端
这个果断要用tornado啊。html5的 Filesystem Api，可以读取一个本地文件为blob，然后可以按任意字节切分slice。这不就是断点上传么。
Ⅶ 如何用python快速读取几G以上的大文件
如果你没那么大的内存 解决方法有几个：
使用swap 一次性read()读取
系统层面分割大文件为数个小于系统内存的小文件，分别读取
使用python 按数据大小逐块读取，使用完数据即释放该部分内存：
whileTrue:
chunk_data=file_object.read(chunk_size)
ifnotchunk_data:
break
yieldchunk_data
Ⅷ python 读取大文件数据怎么快速读取
python中读取数据的时候有几种方法，无非是read，readline，readlings和xreadlines几种方法，在几种方法中，read和xreadlines可以作为迭代器使用，从而在读取大数据的时候比较有效果.
在测试中，先创建一个大文件，大概1GB左右，使用的程序如下：
[python] view plainprint?
import os.path
import time
while os.path.getsize('messages') <1000000000:
f = open('messages','a')
f.write('this is a file/n')
f.close()
print 'file create complted'
在这里使用循环判断文件的大小，如果大小在1GB左右，那么结束创建文件。--需要花费好几分钟的时间。
测试代码如下：
[python] view plainprint?
#22s
start_time = time.time()
f = open('messages','r')
for i in f:
end_time = time.time()
print end_time - start_time
break
f.close()
#22s
start_time = time.time()
f = open('messages','r')
for i in f.xreadlines():
end_time = time.time()
print end_time - start_time
break
f.close()
start_time = time.time()
f = open('messages','r')
k= f.readlines()
f.close()
end_time = time.time()
print end_time - start_time
使用迭代器的时候，两者的时间是差不多的，内存消耗也不是很多，使用的时间大概在22秒作用
在使用完全读取文件的时候，使用的时间在40s，并且内存消耗相当严重，大概使用了1G的内存。。
其实，在使用跌倒器的时候，如果进行连续操作，进行print或者其他的操作，内存消耗还是不可避免的，但是内存在那个时候是可以释放的，从而使用迭代器可以节省内存，主要是可以释放。
而在使用直接读取所有数据的时候，数据会保留在内存中，是无法释放这个内存的，从而内存卡死也是有可能的。
在使用的时候，最好是直接使用for i in f的方式来使用，在读取的时候，f本身就是一个迭代器，其实也就是f.read方法
Ⅸ 使用Python 处理大文件有什么推荐的方式么
以前弄过一些组学的文件，如果是纯文本的话不要用 for..in..语句，用 readlines 读入几千行后再用 readline 处理，如果是 utf8 之类非等长的字节编码的话先按 byte 编码读入文本必要时再解析成别的，最后把文件塞到内存盘再加个多进程。如果要求不高用 bash+awk 比 python 快很多。