Для эффективной обработки больших файлов в Python используют методы, позволяющие не загружать весь файл в память:

Построчная обработка с итерацией:

with open('large_file.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        process(line)  # обработка строки

Чтение файла блоками (чанками):

def read_in_chunks(file_object, chunk_size=1024):
    while True:
        data = file_object.read(chunk_size)
        if not data:
            break
        yield data

with open('large_file.txt', 'r') as f:
    for chunk in read_in_chunks(f):
        process(chunk)

Использование модуля mmap для отображения файла в память: Позволяет работать с файлом как с байтовым массивом без загрузки всего файла в память.
Библиотеки для потоковой обработки: например, pandas с параметром chunksize для CSV файлов.
Многопроцессная или многопоточная обработка: для распараллеливания обработки больших данных.

Таким образом, ключ — избегать загрузки всего файла целиком и обрабатывать данные по частям.

Какими методами и инструментами можно эффективно обработать и работать с большими файлами в Python?