在Python中，处理大文件时，为了避免内存不足的问题，通常采用以下几种方法：
使用生成器（Generator）
生成器允许你一次读取文件的一部分，而不是一次性读取整个文件。这样可以有效减少内存使用。
def read_large_file（file_path, chunk_size=1024）:with open（file_path, 'r', encoding='utf-8'） as file:while True:data = file.read（chunk_size）if data:yield dataelse:breakfor chunk in read_large_file（'large_file.txt'）:处理数据
逐行读取
使用`for line in file`循环可以逐行读取文件，这样每次只加载一行数据到内存中。
with open（'large_file.txt', 'r', encoding='utf-8'） as file:for line in file:处理每一行数据
使用`readline（）`方法
这个方法也是逐行读取，但是每次读取一行后，文件指针会移动到下一行，适用于需要按行处理数据的情况。
with open（'large_file.txt', 'r', encoding='utf-8'） as file:line = file.readline（）while line:处理每一行数据line = file.readline（）
选择哪种方法取决于你的具体需求，例如是否需要处理超长单行数据，或者是否对处理速度有特别的要求。通常情况下，逐行读取或生成器方法是比较推荐的做法，因为它们可以有效避免内存溢出问题