如何处理大文件的逐行读取？

处理大文件逐行读取时，由于内存限制，直接一次性加载所有数据到内存可能会造成问题。为了解决这个问题，可以采用流式读取（Stream-based reading）的方式，这允许你在不占用大量内存的情况下逐行处理文件。以下是几个常用编程语言的处理方法：

1. **Python** (使用迭代器):

   chunk_size = 1024 * 1024  # 每次读取1MB
   with open('big_file.txt', 'r') as file:
       for line in iter(lambda: file.readline(chunk_size), ''):
           process_line(line)

2. **Java** (BufferedReader 和 CharArrayReader):

   BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("big_file.txt"), StandardCharsets.UTF_8));
   char[] chars = new char[1024];
   while (true) {
       int readChars = bufferedReader.read(chars);
       if (readChars == -1) break;  // 文件已结束
       processLine(new String(chars, 0, readChars));
   }

3. **C++** (C++17的fstream):

   std::ifstream file("big_file.txt");
   std::string line;
   std::getline(file, line);
   while (std::getline(file, line)) {
       processLine(line);
   }

4. **JavaScript** (Node.js 异步读取):

   const fs = require('fs').createReadStream('big_file.txt', { highWaterMark: 16*1024 });  // 使用缓冲区大小为16KB
   fs.on('data', (chunk) => {
       processLine(chunk.toString());
   });

通过这种方式，每次只从文件中读取一小部分数据，而不是全部加载到内存，大大降低了内存消耗。