python读取大型csv文件，降低内存占用，提高程序处理速度

要在Python中读取巨大的CSV文件而不占用大量内存，可以使用csv模块的csv.reader对象，逐行读取文件内容。如果需要处理大型CSV文件并提高程序速度，可以使用multiprocessing或concurrent.futures库进行并行处理。

以下是一个示例代码，演示如何使用csv.reader逐行读取CSV文件，并使用concurrent.futures库进行并行处理：

import csv
import concurrent.futures
 
# 定义处理CSV每一行的函数
def process_row(row):
    # 这里可以放置你的处理逻辑
    print(row)  # 示例中，仅打印行内容
 
# 定义读取CSV文件的函数
def read_and_process_csv(file_path, num_processes):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        # 跳过标题行
        next(reader)
        # 使用concurrent.futures创建进程池
        with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=num_processes) as executor:
            executor.map(process_row, reader)
 
# 使用示例
file_path = 'huge_file.csv'  # 替换为你的CSV文件路径
num_processes = 4  # 根据可用CPU核心数量进行调整
read_and_process_csv(file_path, num_processes)

请根据实际情况调整process_row函数中的处理逻辑，以及根据可用资源调整进程池中的进程数量。这样可以有效降低内存占用，并且通过并行处理提高处理速度。