这篇文章主要介绍了python numpy实现多次循环读取文件 等间隔过滤数据示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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=n<div style="color:transparent">来源gaodai^.ma#com搞#代!码网</div>p.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) # name=str(num)+".bin" num=num+1 if num308001: 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！！！！！！
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