Python处理CSV应按需选工具：小文件用csv模块（需显式指定encoding='utf-8-sig'和newline=''防乱码与空行），大文件或分析用pandas（传dtype、chunksize优化性能），混合使用csv预处理+DataFrame构造更高效。
Python处理CSV文件，核心在于用对工具、避开常见坑。pandas虽强，但小文件或纯文本操作时，csv模块更轻量、内存更友好；大文件或需分析时，pandas的向量化操作和自动类型推断才真正提效。
默认open()可能因系统默认编码（如Windows的gbk）导致中文乱码；csv.reader也不自动处理引号内换行符。稳妥做法是显式指定encoding和newline参数：
read_csv()默认低效：它逐行扫描推断数据类型，大文件很慢。关键优化点：
原始CSV常含脏数据（空行、注释行、不规范表头）。先用csv模块快速清洗，再交由pandas分析：
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单纯写入结构化数据，原生csv.writer比pandas.to_csv快2–5倍，尤其在百万行级：
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