python文件读取性能优化关键在于减少i/o开销、避免内存复制、合理选型并匹配场景；推荐逐行迭代、二进制模式+缓冲控制、用csv.reader等高效模块，慎用全量加载与默认编码解码。
Python 文件读取性能优化的关键在于减少 I/O 开销、避免不必要的内存复制、合理选择读取方式，并匹配实际使用场景。盲目追求“最快”反而容易引入 bug 或内存问题，真正有效的优化是“够用且稳定”的权衡。
按需读取，避免一次性加载大文件
用 readline() 或迭代文件对象逐行处理，比 readlines() 或 read() 全量加载更省内存、更高效，尤其适用于日志分析、CSV 处理等流式场景。
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✅ 推荐写法：
for line in open('data.txt'):（配合with更安全） -
❌ 避免写法：
lines = open('big.log').readlines()（可能触发 MemoryError） - 对超大文件，可结合
itertools.islice分块读取，如每次处理 1000 行
使用二进制模式 + 缓冲区控制提升吞吐量
文本模式默认启用 Unicode 解码和换行符转换，带来额外开销。若文件内容为纯 ASCII 或已知编码，或只需字节处理（如解析协议头、计算 hash），直接用二进制模式更高效。
- 打开时指定
buffering参数，例如open('file.bin', 'rb', buffering=8192)可显式设置缓冲区大小 - 系统默认缓冲区通常足够，但对 SSD/NVMe 设备或高吞吐场景，适当增大（如 64KB–1MB）可减少系统调用次数
- 禁用缓冲（
buffering=0）仅适用于二进制模式，且多数情况下反而降低性能，不建议常规使用
善用标准库中的高性能替代方案
对于特定格式或高频操作，内置函数或模块往往经过 C 层优化，比纯 Python 实现快数倍。
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- 读取结构化文本：用
csv.reader(f)替代手动split(',')；它内部做了缓冲和状态管理 - 快速统计/查找：用
grep -F或awk预处理，或调用subprocess委托给系统工具（适合 TB 级日志筛选） - 内存映射大文件：对随机访问需求（如数据库索引、图像像素读取），
mmap.mmap()可绕过 Python 的内存拷贝，直接操作页表
注意编码与错误处理的隐性开销
文本模式下指定 encoding 会触发解码逻辑，而 errors='replace' 或 'ignore' 比默认的 'strict' 略慢——因为要动态判断并替换非法字节。若确定文件编码统一且干净，可省略 encoding 参数改用二进制 + 显式 decode，获得更好控制力。
- 例如：先
f.read(1024)判断 BOM 或前几字节，再决定用utf-8还是gbk解码剩余内容 - 避免在循环内反复调用
str.encode()或bytes.decode()，提前编译或复用 codec 对象（通过codecs.getdecoder()） - 对 JSON/XML 等格式，优先用
ujson或orjson替代标准json模块，解析速度可提升 3–5 倍
