如何处理`pyshark.FileCapture`中捕获到的大流量数据包？

在PyShark中，`FileCapture`用于从文件中抓取网络数据包，如果遇到大流量的数据包，可以采取以下几种策略来处理：

1. **分块读取**：由于一次性加载所有数据可能会消耗大量内存，可以使用`pd.read_csv`或其他类似函数逐行或按块读取，而不是一次性解析整个捕获。

import pandas as pd
from pyshark import FileCapture

with FileCapture('capture.pcap') as capture:
    for packet in capture.iter_beeswarm():
        # 每次只处理一部分数据
        data = pd.DataFrame(packet)
        # 进行处理、分析或存储数据

2. **流式处理**：利用Python的生成器特性，对每个数据包进行实时处理，这样就不需要一次性加载所有数据。

def process_packet(packet):
    # 对单个数据包进行操作
    yield packet.some_field

for packet in FileCapture('capture.pcap'):
    for processed_packet in process_packet(packet):
        # 处理结果
        pass

3. **存储中间结果**：如果数据量实在太大无法一次处理，可以选择将数据保存为临时文件，然后在需要的时候再读取处理。

with FileCapture('capture.pcap', use_tshark=True) as capture:
    for packet in capture.sniff_continuously():  # 使用tshark以减少内存消耗
        # 将大型数据包拆分为较小部分并保存至文件
        if packet.some_large_field:
            write_to_file(packet)
        # ...其他处理...

def read_and_process_saved_data(file_path):
    # 当需要时，从文件中读取并处理已保存的数据
    pass