Python 读文件的方式多种多样，但是当需要读取一个大文件的时候，不同的读取方式会有不一样的效果。

逐行读取一个 2.9G 的大文件

对每一行的读取进行一次分割字符串操作
以下方法都使用 with…as 方法打开文件。

运行结果： 耗时 15.4346568584 秒
系统监视器中显示内存从 4.8G 一下子飙到了 8.4G， fh.readlines() 将读取的所有行数据存到内存，这种方法适合小文件。

运行结果： 耗时 22.3531990051 秒
内存几乎没有变化，因为内存中只存取一行的数据，但是时间明显比上一次的长，对于进一步处理数据来说效率不高。

运行结果： 耗时 13.9956979752 秒
内存几乎没有变化，速度也比方法二快。
for line in fh 将文件对象 fh 视为可迭代的，它自动使用缓冲的 IO 和内存管理，因此您不必担心大文件。这是很 pythonic 的方式！

运行结果： 耗时 26.1103110313 秒
内存增加了 200-300 MB，速度是以上最慢的。

以上方法仅供参考，公认的大文件读取方法还是三最好。但是具体情况还是要根据机器的性能、处理数据的复杂度。