大文件处理 python

在Python中，处理大文件通常会遇到内存限制的问题，因为一次性加载整个文件可能会消耗大量内存。为此，Python提供了一些策略来有效地管理大文件：

1. **逐行读取**（`with open(file, 'r') as file:`）：使用迭代器或者`for`循环一行一行地读取文件，这样每次只加载一行数据，避免一次性加载所有内容。

with open('large_file.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        process_line(line)

2. **分块读取**（`readline()` 或 `readlines(chunk_size)`）：可以设置每次读取的字节数，例如`f.readlines(1024 * 1024)`，每读取一定大小的数据就处理一次。

3. **`csv.reader` 和 `pandas`**：对于CSV格式的大文件，可以使用`csv.reader`逐行读取，或者使用`pandas.read_csv`分块读取，这样可以边读边分析，减少内存压力。

4. **生成器表达式或函数**：通过生成器可以创建一个懒惰计算序列，即在需要值的时候才计算，而不是一次性计算所有结果。

def read_large_file(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        yield from (line.strip() for line in f)

# 使用时像处理列表一样操作
gen = read_large_file('bigfile.txt')
for data in gen:
    process_data(data)

5. **使用外部工具**：如果文件太大无法直接处理，还可以考虑使用如`split`命令将文件切分成小块，然后逐一处理。