python读取大文件数据怎么快速读取？从理论上讲，总的来说文件.readlines（）可以（取决于实现）不慢于您自己的手动调用文件.readline（），因为前一个循环是C级的，而您的循环是python级的。然而，在内存消耗方面，前者可能是后者的几十倍，因为前者会一次将所有数据读入内存，而后者一次只读取一行。更好的编写方法是：如何用python快速读取几G以上的大文件？

如果内存不足，有几种解决方案：

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使用swaptoread（）一次性完成

在系统级将一个大文件拆分为几个小于系统内存的小文件，然后分别读取

使用Python根据数据大小逐块读取数据，并在使用数据后释放内存：

whiletrue:chunkudata=fileu对象.读取（chunksize）如果不是chunkdata:breakyieldchunk你好，我很高兴在这里交流。

这取决于您需要什么样的数据。如果是大量的Excel数据，python有一个自然的数据处理库panda。

具有Excel表格的所有功能，从多表拼接、合并、搜索、替换到数据透视表，特别适合处理大量千万级数据记录。

一切都很顺利。来吧。

Python有什么办法可以让程序去遍历比电脑内存大的数据？

大文件写入可以使用flush（）方法刷新缓冲区，即立即将缓冲区中的数据写入文件，并清空缓冲区以节省内存。

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