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很显然4G内存要一次性的加载大小为8G的文件是不现实的，遇到这种情况必须要考虑多次读取和分批次处理。在Python中读取文件可以先通过open函数获取文件对象，在读取文件时，可以通过read方法的size参数指定读取的大小，也可以通过seek方法的offset参数指定读取的位置，这样就可以控制单次读取数据的字节数和总字节数。除此之外，可以使用内置函数iter将文件对象处理成迭代器对象，每次只读取少量的数据进行处理，代码大致写法如下所示。
with open('...', 'rb') as file:
for data in iter(lambda: file.read(2097152), b''):
pass在Linux系统上，可以通过split命令将大文件切割为小片，然后通过读取切割后的小文件对数据进行处理。例如下面的命令将名为filename的大文件切割为大小为512M的多个文件。
split -b 512m filename
如果愿意， 也可以将名为filename的文件切割为10个文件，命令如下所示。
split -n 10 filename
扩展：外部排序跟上述的情况非常类似，由于处理的数据不能一次装入内存，只能放在读写较慢的外存储器（通常是硬盘）上。“排序-归并算法”就是一种常用的外部排序策略。在排序阶段，先读入能放在内存中的数据量，将其排序输出到一个临时文件，依此进行，将待排序数据组织为多个有序的临时文件，然后在归并阶段将这些临时文件组合为一个大的有序文件，这个大的有序文件就是排序的结果。
Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。
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