4G 内存处理 10G 大小的文件，单机怎么做到？

下面的讨论基于的假定：
可以单独处理一行数据，行间数
据相关性为零。

方法一：

仅使用 Python 内置模板，逐行读取到内存。
使用 yield，好处是解耦读取操作和处理操作：

def python_read(filename):
    with open(filename,'r',encoding='utf-8') as f:
        while  True:
            line = f.readline()
            if not line:
                return
            yield line

以上每次读取一行，逐行迭代，逐行处理数据

if __name__ == '__main__':
    g = python_read('./data/movies.dat')
    for c in g:
        print(c)
        # process c

方法二：

方法一有缺点，逐行读入，频繁的 IO 操作拖累处理效率。是否有一次 IO ，读取多行的方法？

pandas
包 read_csv
函数，参数有 38 个之多，功能非常强大。

关于单机处理大文件， read_csv
的 chunksize
参数能做到，它被设置为 5
， 意味着一次读取 5 行。

def pandas_read(filename,sep=',',chunksize=5):
    reader = pd.read_csv(filename,sep,chunksize=chunksize)
    while  True:
        try:
            yield reader.get_chunk()
        except StopIteration:
            print('---Done---')
            break

使用如同方法一：

if __name__ == '__main__':
    g = pandas_read('./data/movies.dat',sep="::")
    for c in g:
        print(c)
        # process c

以上就是单机处理大文件的两个方法，推荐使用方法二，更加灵活。除了工作中会用到，面试中也有时被问到。