直接读大文件会爆内存，因Python默认全量加载；mmap通过内存映射按需加载页，避免复制数据，需二进制打开、手动扫描换行符、注意UTF-8跨字符截断及文件截断异常。
为什么直接读大文件会爆内存？
Python 默认用 open().read() 或 readlines() 一次性把整个文件载入内存。几十 GB 的文件，哪怕只是字符串解码或行切分，也会立刻触发 MemoryError 或让系统开始疯狂 swap。这不是 Python 慢，是它根本没打算这么干——你得主动放弃“全量加载”这个直觉。
mmap 是什么，它怎么绕过内存瓶颈？
mmap 不是读文件，而是让操作系统把文件某一段“映射”成进程的虚拟内存地址。你像操作普通字节数组一样访问 mmap 对象（比如 mm[1000:2000]），内核只在真正访问时按需加载对应页（通常 4KB），用完还能自动换出。它不复制数据，也不要求你预估缓冲区大小。
关键点：
-
mmap本身不解析内容——它返回的是memoryview或字节序列，你要自己按格式切片、查找、解码 - 必须用二进制模式打开文件：
open(path, "rb")，否则mmap会报ValueError: mmap length is greater than file size - Windows 下不能对刚创建的空文件做
mmap，要先写入内容或用os.ftruncate()预分配
如何安全地搜索/遍历超大文本文件？
别用 for line in mm.split(b"\n") ——split() 会生成所有行的列表，内存又爆了。正确做法是手动扫描换行符：
import mmap
<p>with open("huge.log", "rb") as f:
with mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) as mm:
start = 0
while True:</p><h1>找下一个 \n</h1><pre class="brush:php;toolbar:false;"> end = mm.find(b"\n", start)
if end == -1: # 到文件尾
break
line = mm[start:end] # 注意：不包含 \n
# 处理 line，例如：if b"ERROR" in line: print(line)
start = end + 1
注意：
-
mmap.ACCESS_READ是最安全的选项；写入要用ACCESS_WRITE，且文件需可写 - 如果文件含 UTF-8 多字节字符，
line.decode("utf-8")要放在切片后做，避免跨字符截断；更稳的做法是用line.decode("utf-8", errors="ignore") - 不要在循环里反复调用
mm.find()从头找——上面示例已优化为从start开始
处理结构化大文件（如 CSV/二进制）要注意什么？
CSV 没有标准换行保证（字段内可能含 \n），纯靠 find(b"\n") 会错行。这时应改用逐块读取 + 状态机，或借助 csv 模块配合 mmap 的切片能力：
例如定位某个偏移处的记录起始位置，可先用 mm.rfind(b"\n", 0, pos) 往回找上一行尾，再向前找下一个 \n，从而框出完整行。
二进制格式（如自定义 header + record）更适配 mmap：直接按 offset + struct.unpack 解析，比如 struct.unpack("<i mm> 读 4 字节小端整数。</i>
容易被忽略的一点：mmap 映射区域大小固定，若文件在映射后被其他进程截断，后续访问可能触发 ValueError: mmap offset is greater than file size。生产环境建议加 try/except 捕获并重新映射。
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