在Python中读取大数据通常有以下几种方法：
使用生成器
利用`yield`关键字创建生成器函数，可以一行一行地读取文件，减少内存占用。
```python
def read_big_file（file_path, size=1024, encoding='utf-8'）:
with open（file_path, 'r', encoding=encoding） as f:
while True:
part = f.read（size）
if part:
yield part
else:
return None
使用Pandas库
Pandas提供了`read_csv`函数，可以通过设置`chunksize`参数来分块读取大型CSV文件。```pythondata = pd.read_csv（'large_dataset.csv', chunksize=1000）
for chunk in data:
处理每个数据块
使用迭代器和内存映射文件
对于大型文本文件，可以使用文件对象的迭代器逐行读取。
对于二进制文件，如图像或视频，可以使用`mmap`模块进行内存映射。
使用不同的文件解析引擎
对于Excel文件，可以使用`openpyxl`或`pyxlsb`库，并考虑将文件转换为更易于处理的格式，如CSV。
优化策略
使用不同的解析引擎，如`openpyxl`和`xlrd`。
分块读取文件，避免一次性加载整个文件到内存。
选择合适的文件格式，如将`.xlsx`转换为`.csv`以提高读取效率。
选择合适的方法取决于数据的类型和大小，以及可用的内存和处理资源。希望这些方法能帮助你高效地读取大数据
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