Python：写入大文件时，保持文件打开还是打开文件并根据需要追加到文件中？

我想知道如何最好地处理 python 中的大文件写入。

我的Python代码多次循环运行外部程序（古老的Fortran，具有奇怪的输入文件格式），读取其输出（一行文件），进行一些非常简单的处理，然后写入编译后的输出文件。外部程序执行速度很快（远低于 1 秒）。

import subprocess as sp

f_compiled_out = open("compiled.output", "w") 

for i in range(len(large_integer)):

  write_input_for_legacy_program = prepare_input()

  sp.call(["legacy.program"])

  with open("legacy.output", "r") as f:
    input = f.readline()

  output = process(input)

  f_compiled_out.write(output)


close(f_compiled_out)

我可以想到三个选项来生成编译的输出文件。

1. 我已经在做什么了。

2. 使用 with 打开 f_compiled_outopen("comiled.output", "a") as f: f.write(output)在主循环的每个周期

3. 使用 awk 进行简单处理并将输出放在“compiled.output”末尾。

那么（1）保持大文件打开并写入到其末尾与（2）每次写入时打开并附加到它与（3）使用 awk 进行处理和写入的开销是多少？cat建立“compiled.output”。

在任何阶段，整个输出都不需要存储在内存中。

附：如果有人能看到任何其他明显的事情，当 N_loops 变大时，这些事情会减慢速度，那也太棒了！

打开和关闭文件肯定是有成本的。但是，如果您的旧程序需要一秒或多秒才能响应，您可能不会注意到。

def func1():
    for x in range(1000):
        x = str(x)
        with open("test1.txt", "a") as k:
            k.write(x)

1 loops, best of 3: 2.47 s per loop

def func2():
    with open("test2.txt", "a") as k:
        for x in range(1000):
            x = str(x)
            k.write(x)

100 loops, best of 3: 6.66 ms per loop

但是，如果您的文件非常大，它会变得更慢：（800+mb）

def func3(file):
    for x in range(10):
        x = str(x)
        with open(file, "a") as k:
            k.write(x)

12kb 文件：

10 loops, best of 3: 33.4 ms per loop

800mb+ 文件：

1 loops, best of 3: 24.5 s per loop

保持文件打开状态主要会消耗内存。

我建议使用 SQlite 来存储数据。