讀取大文件時，可以采取以下幾種方法來避免內存溢出問題：
open函數的readline()方法來實現逐行讀取。with open('large_file.txt', 'r') as file:
for line in file:
# 處理每一行數據
open函數的read方法來指定讀取的字節數，再對讀取的數據進行處理。chunk_size = 1024 # 每次讀取的字節數
with open('large_file.txt', 'r') as file:
while True:
data = file.read(chunk_size)
if not data:
break
# 處理讀取的數據
def read_large_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
yield line
# 使用生成器函數讀取文件
for line in read_large_file('large_file.txt'):
# 處理每一行數據
read_csv等函數，設置chunksize參數來逐塊讀取文件數據。import pandas as pd
# 逐塊讀取文件數據
for chunk in pd.read_csv('large_file.txt', chunksize=1000):
# 處理每一塊數據
通過以上方法，可以有效地避免在讀取大文件時出現內存溢出的問題。根據具體的需求和處理方式，選擇合適的方法來讀取大文件。
