Python 高效处理 G 量级大文件实战指南：从流式读取到分布式计算全解锁 [特殊字符]

Python 高效处理 G 量级大文件实战指南：从流式读取到分布式计算全解锁 🚀

关键词：Python 大文件处理、大数据、内存优化、流式读取、分块处理、并行计算

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一、引言：当文件大到内存放不下时，你怎么办？

在数据科学、日志分析、机器学习预处理等场景中，我们经常会遇到 G 级甚至 T 级别的大文件（如 .csv、.jsonl、日志文件等）。
如果尝试直接用 pandas.read_csv() 把整个文件一次性读入内存，很可能会出现 MemoryError，甚至直接导致程序崩溃。

这时候，内存优化和流式处理就成了必备技能。

今天，我们将一起深入探讨如何用 Python 和相关库高效处理超大文件，从单机流式读取到多进程并行、再到分布式处理，为你提供一个系统化的大文件处理解决方案。

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二、为什么不能一次性加载大文件？

Python 的数据结构（尤其是 Pandas DataFrame）在内存中的占用往往比文件本身要大得多。
举个例子：

• 一个 1GB 的 CSV 文件，加载到 Pandas 里可能需要 3~4GB 内存<