共计 850 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

读取大文件时，可以采取以下几种方法来避免内存溢出问题：

1. 逐行读取：使用迭代器的方式逐行读取文件内容，而不是一次性将整个文件读入内存。可以使用 open 函数的 readline() 方法来实现逐行读取。

with open('large_file.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        # 处理每一行数据

2. 分块读取：将文件按照指定大小分为多个块进行读取，每次只读取一块数据。可以使用 open 函数的 read 方法来指定读取的字节数，再对读取的数据进行处理。

chunk_size = 1024  # 每次读取的字节数
with open('large_file.txt', 'r') as file:
    while True:
        data = file.read(chunk_size)
        if not data:
            break
        # 处理读取的数据

3. 使用生成器：将读取文件的逻辑封装成生成器函数，以迭代器的方式逐行返回数据，避免一次性将整个文件读入内存。

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

# 使用生成器函数读取文件
for line in read_large_file('large_file.txt'):
    # 处理每一行数据

4. 使用 pandas 库：如果需要进行数据分析和处理，可以使用 pandas 库的 read_csv 等函数，设置 chunksize 参数来逐块读取文件数据。

import pandas as pd

# 逐块读取文件数据
for chunk in pd.read_csv('large_file.txt', chunksize=1000):
    # 处理每一块数据

通过以上方法，可以有效地避免在读取大文件时出现内存溢出的问题。根据具体的需求和处理方式，选择合适的方法来读取大文件。

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