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！！！！！！

来源：https://www.cnblogs.com/dzzy/p/9335643.html