Python逐行处理大文件时出现内存错误

是因为文件过大，一次性读取到内存中导致内存溢出。为了解决这个问题，可以采用以下几种方法：

逐行读取文件：使用open()函数打开文件，然后使用readline()方法逐行读取文件内容，这样可以避免一次性将整个文件加载到内存中。示例代码如下：

with open('file.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        # 处理每一行的内容
        pass

分块读取文件：使用open()函数打开文件，然后使用read()方法指定每次读取的字节数，将文件分块读取并逐块处理。示例代码如下：

chunk_size = 1024  # 每次读取的字节数
with open('file.txt', 'r') as file:
    while True:
        chunk = file.read(chunk_size)
        if not chunk:
            break
        # 处理每一块的内容
        pass

使用生成器：定义一个生成器函数，使用yield关键字逐行生成文件内容，然后在外部循环中调用生成器函数来处理每一行的内容。示例代码如下：

def read_lines(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            yield line

for line in read_lines('file.txt'):
    # 处理每一行的内容
    pass

以上方法可以有效地解决Python逐行处理大文件时出现内存错误的问题。

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