Python 如何更有效地使用blobstore.BlobReader

我在GAE上使用Python2.7，需要读取25到35MB大小的文件。我已将它们上载到Blobstore，并使用以下代码读取该文件：

blob_reader = blobstore.BlobReader(blob_key)
for line in blob_reader:
     # ...

我的问题是，如何使用BlobReader属性缓冲区大小和位置来更有效地执行此操作。文档不是很详细，我对文件I/O没有太多经验。给出的示例如下：

# Instantiate a BlobReader for a given Blobstore value, setting the
# buffer size to 1 MB.
blob_reader = blobstore.BlobReader(blob_key, buffer_size=1048576)

及

但目前还不清楚如何使用它来加快读取文件的速度

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谢谢，

更大的缓冲区大小将导致读取行时更少的blobstore操作，这将更高效。只需将缓冲区大小设置得尽可能大，就可以进行排序。

因此，我试图读取的文件大小约为25 MB，但缓冲区仅为1 MB。这会使一些数据无法读取吗？我是wondring b'cos，因为即使任务位于后端，也似乎没有读取文件中的所有数据，因此不会超时。让我重新表述这个问题。BloRreader包含或表示一个包含大约80000行文本的文件，但是我只需要读取大约100行。有没有一种有效的方法可以扫描或搜索BlobReader（可能是使用一些正则表达式），然后只读取包含匹配文本的行？@Kwame缓冲区只是用来保存从blobstore读取但尚未返回到应用程序代码的数据，因此它不必对您读取的每一行（或字符！）进行RPC调用。它可以是任何大小，你仍然可以读取整个文件。除了自己做之外，没有办法对blobstore中的文本进行正则表达式匹配。

# Instantiate a BlobReader for a given Blobstore value, setting the
 # initial read position.
 blob_reader = blobstore.BlobReader(blob_key, position=4194304)