如何在python中处理非常大的文件(13 do )而不崩溃？

在Python中处理非常大的文件，可以采用以下几种方法来避免程序崩溃：

1. 使用逐行读取：可以使用文件对象的readline()方法逐行读取文件内容，而不是一次性读取整个文件。这样可以减少内存的使用，特别适用于处理文本文件。
2. 分块读取：可以使用文件对象的read()方法按指定大小分块读取文件内容。这样可以将大文件分割成多个较小的部分进行处理，减少内存占用。
3. 使用生成器：可以使用生成器将文件内容逐行读取并生成迭代器对象，通过循环迭代处理每一行数据。这样可以实现按需处理文件内容，减少内存消耗。
4. 内存映射：可以使用内置模块mmap将文件映射到内存中，以便直接访问文件内容，而无需将整个文件加载到内存中。这样可以提高文件访问速度，并减少内存占用。
5. 使用第三方库：可以使用第三方库，如pandas或dask等，这些库可以处理大型数据集，并提供了更高效的内存管理和数据处理功能。

总结起来，处理非常大的文件时，需要注意减少内存消耗，可以使用逐行读取、分块读取、生成器、内存映射等方法来处理文件内容。另外，使用第三方库也可以提高处理效率。具体选择哪种方法取决于文件的具体情况和处理需求。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，供参考：

1. 云服务器（Elastic Cloud Server）：提供灵活可扩展的计算能力，适用于大规模数据处理和计算任务。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
2. 云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，适用于存储和管理大量数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
3. 对象存储（Cloud Object Storage）：提供海量的数据存储服务，适用于存储大文件和大量文件。链接：https://cloud.tencent.com/product/cos