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 np

length=2500
plt_arr=np.linspace(0.0, 0.0, length*2048*16)
start=0
tail_size = 40  #40bit
num_size=16*1024-40 # 16kb -40b


def 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, tail

def 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_details
import time

second=2*60
print second
while 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呐喊教程。

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