答案：优化Python文件读取需减少I/O次数、合理选择读取方式并避免内存浪费。使用with语句确保文件正确关闭，根据数据类型选择二进制或文本模式，指定编码减少解码开销；避免一次性加载大文件，改用逐行迭代或分块读取；通过buffering参数、io.BufferedReader提升I/O性能，超大文件可使用mmap映射内存；优先采用生成器处理数据流，降低内存占用，提高处理效率。
Python 文件读取的性能优化，关键在于减少 I/O 操作次数、合理选择读取方式以及避免内存浪费。以下是一些实用技巧，帮助你在处理大文件或高频读取时提升效率。
使用 with 打开文件并选择合适的读取模式
始终使用 with 语句打开文件，它能确保文件在使用后正确关闭，避免资源泄露。同时，根据数据类型选择二进制（'rb'）或文本模式（'r'），二进制读取通常更快，尤其适合非文本类数据。
例如读取日志或结构化文本时，指定编码（如 utf-8）也能减少解码开销：
with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read()避免一次性加载大文件到内存
调用 read() 一次性读取整个文件，容易导致内存溢出，尤其是 GB 级文件。应改用逐行迭代或分块读取。
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推荐方式：
- 逐行处理：for line in f，适用于日志分析等场景
- 分块读取：使用 read(chunk_size)，控制每次读取量（如 8KB 或 64KB）
使用更高效的 I/O 模块
标准 open() 在某些场景下不是最快选择。可以考虑：
- buffering 参数：设置较大的缓冲区（如 buffering=8192）可减少系统调用次数
- io.BufferedReader：对二进制流手动包装缓冲，进一步提升吞吐
- memoryview 和 mmap：对超大文件，使用 mmap 将文件映射到内存，避免复制数据
优先使用生成器处理数据流
读取文件时，直接处理并 yield 结果，而不是先收集再处理。这样能降低内存占用，提高响应速度。
def read_lines(filename): with open(filename, 'r') as f: for line in f: yield line.strip() for line in read_lines('data.txt'): print(line)基本上就这些。关键是根据文件大小和用途选择合适策略，小文件无需复杂优化，大文件则要避免内存暴增和频繁系统调用。
