在读取https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors中的中文词向量时，选择了一个有3G多的txt文件，之前在做词向量时用的是word2vec，所以直接导入模型然后indexword即可。

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因为这是一个txt大文件，尝试了DataFrame，np.loadtxt等，都没有成功，其中主要遇到的问题是：

• 如何读取完整的大文件，而不会出现内存不足memery error等问题
• 将读取出来的文件，保存为npy文件
• 根据词找到对应的向量

解决办法：

尝试使用的代码：

代码1:
try:
lines=np.loadtxt(filepath)
catch:
感觉这块不会写了咦，，，
  print(ValueError)
但这样的话，它就不会继续循环去读上边的txt了呢

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