csv模块的writer.writerrow()报错：ossError:File too large

CSV模块的`writer.writerow()`可能会遇到"File too large"错误，这通常是因为试图写入的数据超过了文件系统的限制。为避免这种情况，你可以采取以下措施：

1. **分割大文件**：如果数据过大，可以考虑将数据分块写入不同的CSV文件，之后再合并。比如，每次只写一行或一部分数据[^1]。

   chunk_size = 1000 # 写入数据的大小限制
   with open('output.csv', 'a', newline='') as csvfile:
       writer = csv.writer(csvfile)
       for i in range(0, len(data), chunk_size):
           writer.writerow(data[i:i+chunk_size])

2. **调整缓冲区大小**：Python `csv` 模块默认有一个缓冲区来存储待写入的数据，你可以尝试增大这个缓冲区以减少写入次数。但是，过大的缓冲可能反而增加内存消耗，所以要谨慎设置。

   import csv
   buffer_size = 1e6 # 调整缓冲区大小（单位通常是字节）
   with open('output.csv', 'w', newline='', buffering=buffer_size) as csvfile:
       writer = csv.writer(csvfile)
       writer.writerow(row)

3. **使用适当的工具**：有些专门用于处理大数据的库，如pandas，有更好的方式来处理大型CSV文件。例如，`to_csv` 方法支持分块写入：

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame(data)
   df.to_csv('output.csv', chunksize=chunk_size, index=False)

4. **云存储解决方案**：如果文件实在太大无法直接写入本地文件，可以考虑使用云存储服务（如Google Cloud Storage）并将文件切分成适当大小上传[^2]。

务必注意，处理大文件时，性能和内存管理需平衡，避免不必要的I/O操作和内存溢出。