逐字节读取和处理大型易失性内存文件答案

【问题标题】：Reading and processing large volatile memory file byte by byte逐字节读取和处理大型易失性内存文件
【发布时间】：2017-04-02 00:17:30
【问题描述】：

我目前正在使用 python 处理由 belkasoft、ftk imager 等应用程序创建的内存转储，它们的扩展名通常为 .mem 或 .dmp，格式为：

53 FF 00 F0 53 FF 00

我想可视化这些数据，比如说使用热图或使用曲线，可能会尝试可视化每个字节。如果是 2GB 文件，它将是 2147483648 字节。您将如何读取和处理这种 >= 2GB 的大文件

我一直在尝试类似的东西：

with open("File.mem",'rb') as file:
    byte = file.read(1)
    while byte:
         Do something

并设法进行了一些计算，但速度非常慢我还尝试逐行读取文件，这很快，但再次读取每一行的字节并进行一些转换也非常缓慢。我也读过一些关于 numpy loadtxt 的文章，但没有做太多实验，我想先在这里问。

有什么想法可能适合这种情况并提高效率吗？

非常感谢

【问题讨论】：

标签： python memory visualization large-files memory-dump

【解决方案1】：

读取大文件的常用方法是使用 mmap。文件内容映射到您的进程内存空间，您可以通过从 RAM 读取数据来访问它。操作系统负责将所需数据加载到 RAM 中。这类似于交换文件的工作方式。操作系统知道数据在文件中，并在您访问它时动态加载它。如果操作系统需要内存用于其他目的，它也可以从 RAM 中卸载数据，因为它总是可以从文件中再次加载它。

看看mmappython模块。

【讨论】：

非常感谢，我已经尝试过了，它非常快，非常感谢。