如何在 Python 中高效處理大檔案而不將它們完全載入到記憶體中？

在Python 中讀取大檔案的惰性方法：分段處理

在Python 中讀取大檔案可能具有挑戰性，特別是如果它們超出了計算機的處理能力可用記憶體。為了緩解這個問題，惰性方法提供了一種解決方案，即逐段讀取文件，處理每個部分，然後單獨儲存結果。

方法1：使用基於產量的產生器

建立惰性方法的一種方法是透過產生器函數，該函數在讀取資料時產生資料區塊。這允許您迭代文件，而無需將整個文件載入到記憶體中。

用法：

方法2：使用Iter 和輔助函數

另一個選擇是使用iter 函數和輔助函數來定義每個的大小chunk.

方法3：使用基於行的迭代

如果檔案是基於行的，則可以利用 Python 內建的惰性檔案在讀取時產生行的物件。

這些惰性方法允許透過僅讀取大檔案來高效處理大檔案一次必要的部分，減少記憶體消耗並防止系統掛起。

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