for line in quelldateiobjekt: >> und kein Ende mehr

[m__golbs]

Hallo,

ich habe den Effekt, das ich auf eine ASCII Datei ein:

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quelldateiobjekt = open(namequelldatei, "r")
for line in quelldateiobjekt:
...

nutze, das Dateiende aber nicht gefunden wird, ewig läuft. Aktuell beende ich es mit schmutziger Option..

Innerhalb nutze ich noch, nach Option, andere Fileoperationen wie:

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	Ausgabe_dateiobjekt = open(Ausgabedateiname, "w")
	...
	Ausgabe_dateiobjekt.close()
	...

Das darf man doch grundsätzlich, oder doch nicht?

Gruß Markus

[__blackjack__]

@m__golbs: Wenn da kein Dateiende gefunden wird, dann hat die Datei kein Ende. Wenn sie ein Ende hat, dann wird das von so einer Schleife auch ”gefunden”, das heisst die Schleife endet dann.

Man darf in einer Schleife über die Zeilen einer Textdatei auch weitere Dateiobjekte verwenden. Was natürlich logischerweise zu einer Endlosschleife führen kann, ist wenn man in der Schleife über die Zeilen einer Textdatei an genau diese Textdatei mehr und schneller Zeilen anhängt als die umgebende Schleife liest. Denn diese Schleife kommt ja irgendwann auch zu den neu angehängten Zeilen und liest die.

Beim öffnen von Textdateien sollte man übrigens die Kodieurng explizit angeben.

Der Zusatz `objekt` ist in Namen in aller Regel nicht sinnvoll, denn in Python ist *jeder* Wert ein Objekt.

Ich sehe beim ersten Quelltextschnippsel kein ``with`` und beim Zweiten einen `close()`-Aufruf: Dateiobjekte sind Kontextmanager, die sollte man mit der ``with``-Anweisung verwenden. Also:

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    with open(quelldateiname, "r", encoding="ascii") as quelldatei:
        for zeile in quelldatei:
            ...

und

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    with open(ausgabedateiname, "w", encoding="ascii") as ausgabedatei:
        ...
    ...

[DeaD_EyE]

nutze, das Dateiende aber nicht gefunden wird, ewig läuft.

Das kann eigentlich nicht passieren. Sobald du das Dateiende erreichst, wird StopIteration ausgelöst, was die For-Schleife beendet.

Angenommen ein anderer Prozess schreibt kontinuierlich Daten in die Datei und der Python-Prozess liest kontinuierlich, sollte er irgendwann so weit sein, dass er das Ende der Datei erreicht, bevor der andere Prozess die nächsten Daten geschrieben hat.

Dann gibt es noch Pseudo-Dateien, die kein Ende haben: /dev/random, /dev/zero, /dev/urandom

Das läuft unendlich lang:

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with open("/dev/zero", "rb") as fd:
    buffer = bytearray(1024)
    while size := fd.readinto(buffer):
        pass

Jetzt das ⚠ gefährliche ⚠ Beispiel, dass ziemlich schnell den RAM füllt:

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with open("/dev/zero", "rb") as fd:
    for line in fd:
        pass

Der Grund ist ein ganz einfacher. Die Pseudo-Datei /dev/zero liefert durchgehend 0-Bytes. Der iterator von fd konsumiert so lange Daten (die im RAM landen), bis das Zeilenende b"\n" gefunden worden ist. Da bei dieser speziellen Pseudo-Datei niemals ein Zeilenende vorkommt, läuft der RAM voll. Er erreicht auch niemals das Statement pass, da der Iterator von fd damit beschäftigt ist, den RAM zu füllen.

PS: Ich beziehe mich hier ausschließlich auf Linux.

[Pedroski55]

Das Computerbetriebssystem hält Metadata für alle Dateien. Unter anderem, das Betriebsystem hält eine Rekorde der Länge, in Bytes, einer jeden Datei.

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file = '/home/peterr/temp/datasets.json'
meta_data = os.stat(file) # Dateigröße  = st_size=23430

meta_data sieht so aus:

os.stat_result(st_mode=33204, st_ino=2360998, st_dev=66311, st_nlink=1, st_uid=1000, st_gid=1000, st_size=23430, st_atime=1785194899, st_mtime=1755909298, st_ctime=1755909298)

Unter der Haube, unter der Schlangenhaut, Python ist auf C gebaut. C hat eine Funktion read()

readme

Einfach ausgedrückt, read() liest eine Anzahl bytes ein, und incrementiert offset, bis offset >= Filelänge, dann gibt read() 0 (Null, Zero) zurück, und die Leseoperation ist beendet.

Maximal, auf Linuxsystemen kann read() (2,147,479,552) bytes am Stück liefern.

Da eine Datei ohne Ende (st_size=∞,) die ganze Festplatte und mehr füllen wird, gehe ich davon aus dass deine Datei "endlich" ist. Du machst da irgendwas krummes in deiner Schleife! Wahrscheinlich eine while-Schleife ohne Ende.

Einfach dies eingeben:

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file_size_bytes = os.path.getsize(datei)

Dann weißt du wie groß die Datei ist!

Alles hat ein Ende, nur die Wurst hat zwei!

[sparrow]

@Pedroski: Wie passen deine Ausführungen zu der von DeaD_EyE genannten Datei /dev/null?

[DeaD_EyE]

Das Limit kann man ausrechnen: 2**31 - 1 - (4 * 1024)
Binärdaten verarbeitet man am besten in Chunks und dann hat man auch kein Problem mit dem Limit.

[noisefloor]

Hallo,

@Pedrowski: mal abgesehen vom sehr berechtigen Einwand von @sparrow hast du einen elementaren Denkfehler in deinem Post: es gibt Dateisystem wie Linux ext4, die gleichzeitiges Lesen und Schreiben von physischen Dateien erlauben. Schreibt man schneller als man liest, hat man erst Mal eine Endlosschleife, bis man das Dateigrößenlimit erreicht hat oder das Laufwerk voll ist. Wurde weiter oben in ähnlicher Form auch schon gesagt.

Natürlich kann du zum Zeitpunkt X dann auch Dateidaten wir Größe abfragen - aber die kann halt zum Zeitpunkt X+1 anders sein.

Gruß, noisefloor

[DeaD_EyE]

Offensichtlich wird das Limit bei Python umgangen:
>>> len(open("test4GiB.bin", "rb").read(4294967296))
4294967296

Ich vermute, dass CPython in chunks liest, um das Limit zu umgehen. Aber normalerweise macht man sowas nicht. Da wäre ein mmap auf die Datei besser.

[__blackjack__]

Das Limit wird bei Python nicht umgangen, das ist einfach grösser als hier behauptet wird. Schon auf C-Ebene. Zu `size_t` gibt es in ``stdint.h`` ein `SIZE_MAX`-Makro, und bei meinem 64-Bit-Linux hat das den Wert 18.446.744.073.709.551.615. `read()` hat den Rückgabetyp `ssize_t`, also die vorzeichenbehaftete Variante von `size_t` und hat deshalb den halben Maximalwert: 9.223.372.036.854.775.807. Den gibt bei mir Python auch als `sys.maxsize` aus:

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In [10]: sys.maxsize
Out[10]: 9223372036854775807