Python大规模数据处理OOM突围:从迭代器原理到TB级文件实战优化在生产环境中,一个常见的崩溃场景是:用Python读取几个GB的CSV文件做数据清洗,代码刚运行几分钟,服务器就报MemoryError,或被OOM killer直接终止——这不是因为服务器内存不足,而是代码陷入了“一次性加载全量数据”的思维定式。Python官方文档反复强调“迭代器与生成器的惰性求值优势”,但仅停留在语法层面,未给出工程化的优化案例;Stack Overflow上“Python处理大文件如何不占满内存”的提问常年高居热度榜,核心痛点也在于:开发者知道迭代器能解决问题,却不知道如何落地到G