在python中高效地提取大型文件的子集

Question

我有一个包含几百万行文本的大文件。我想从这个文件中随机抽取一个更小的（250000行）。我做了下面的代码，但它出人意料地非常慢，实际上慢得无法用。我能做些什么来加速呢？你知道吗

def get_shorter_subset(fname, new_len):
"""Extract a random shorter subset of length new_len from a given file"""
   out_lines = []
   with open(fname + "short.out", 'w') as out_file:
      with open(fname, 'r') as in_file:
        all_lines = in_file.readlines()
        total = len(all_lines)
        print "Total lines:", total
        for i in range(new_len):
            line = np.random.choice(all_lines)
            out_lines.append(line.rstrip('\t\r\n'))
            #out_file.write(line.rstrip('\t\r\n'))
            print "Done with", i, "lines"
            all_lines.remove(line)
      out_file.write("\n".join(out_lines))

Answer 1

所以，问题是：

all_lines = in_file.readlines()将所有行读入内存可能不是最好的方法。。。但是如果你要这样做，那么绝对不要这样做：all_lines.remove(line)，因为这是一个O（N）运算，你在循环中做，给你二次复杂度。你知道吗

我怀疑您只需做一些具有以下效果的事情，就可以获得巨大的性能改进：

idx = np.arange(total, dtype=np.int32)
idx = np.random.choice(idx, size=new_len, replace=False)
for i in idx:
    outfile.write(all_lines[i])