在处理大量txt文档时，如何有效地实现逐行读取，并详细说明`readline()`和`readlines()`方法在不同场景下的应用差异？

针对大型txt文档的逐行读取问题，理解和正确使用`readline()`与`readlines()`方法至关重要。在处理大规模数据时，`readlines()`方法会一次性将所有行内容加载到内存中，如果文档非常大，可能会导致内存使用过高。另一方面，`readline()`方法按需读取，每次只处理一行，内存消耗相对较小。因此，当你面对大文件时，推荐使用`readline()`进行逐行读取。具体来说，可以通过如下步骤使用`readline()`方法：

参考资源链接：[Python读取txt文档：方法对比与解析](https://wenku.csdn.net/doc/64534835ea0840391e779234?spm=1055.2569.3001.10343)

    with open('example.txt', 'r') as ***
        ***
            ***
            ***
                *** 如果读取到文件末尾，则退出循环
            # 对读取到的行进行处理
            process(line)

在这个过程中，`readline()`会在每次调用时读取文件的下一行，如果到达文件末尾，则返回空字符串，通过检查空字符串我们可以判断是否已经读取完毕，然后停止循环。这种方法非常适合于处理大型文件，因为它不需要将整个文件内容一次性加载到内存中。

相对地，`readlines()`方法适用于文件不是特别大的情况，它会读取文件的所有行，并返回一个列表，其中包含每一行的数据。使用示例如下：

    with open('example.txt', 'r') as ***
        ***
        ***
            * 对每一行进行处理
            process(line)

这种方法的优点是代码简洁易懂，缺点是会占用更多内存。当文件大小超过内存容量时，可能会导致程序崩溃或运行缓慢。

当然，在实际应用中，还应该考虑错误处理和异常情况，例如文件不存在或读取权限问题，可以通过捕获`FileNotFoundError`和`PermissionError`等异常来处理这些情况。

综上所述，理解并合理应用`readline()`和`readlines()`方法是高效处理txt文档的关键。对于大型文件，推荐使用`readline()`逐行读取，以避免内存溢出；对于较小的文件，使用`readlines()`可以简化代码，提高开发效率。

参考资源链接：[Python读取txt文档：方法对比与解析](https://wenku.csdn.net/doc/64534835ea0840391e779234?spm=1055.2569.3001.10343)