**缓冲区读取**
面对GB甚至TB级别的大文本文件时，一次性加载到内存中显然是不可行的。此时可以利用`open()`函数打开文件，并设置合适的buffer大小进行逐块读取。例如：
python
with open('large_file.txt', 'r') as file:
buffer_size = 1024 * 1024 # 设置为1MB作为示例
for chunk in iter(lambda: file.read(buffer_size), b''):
process(chunk)
在这段代码里，“process”是一个待定义的函数，用于对每一块“chunk”执行具体的业务逻辑操作，如数据分析、清洗或存储等。
**生成器表达式与yield语句**
进一步优化资源使用率的一个重要工具是 Python 的生成器（Generator）。通过 `yield` 关键字创建一个可迭代对象，它可以按需产生结果而不必将所有内容保存至内存。
python
def read_large_csv(file_name):
with open(file_name, newline='') as csvfile:
csv_reader = csv.reader(csvfile)
header = next(csv_reader) # 获取表头
yield header # 返回表头
for row in csv_reader:
yield row
for record in read_large_csv("big_dataset.csv"):
do_something(record)
在这个例子中，read_large_csv 函数变成了一个生成器，它只会在每次循环请求新记录的时候才会去解析CSV文件中的相应部分，极大地节省了系统内存量。
**多线程/进程并行化处理**
针对高度CPU密集型的大文件任务，我们还可以借助于并发技术提升效率。比如采用内置模块 concurrent.futures 来实现多线程或多进程读取及处理：
python
import concurrent.futures
# 假设这是我们的worker函数，接受一行输入并对之做计算
def worker(line):
return heavy_computation(line)
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
with open('huge_data.txt') as f:
lines = (line.strip() for line in f if not line.startswith('#'))
results = list(executor.map(worker,lines))
在此案例中，我们将每个文件行视为独立的任务提交给工作池来异步执行，充分利用现代计算机处理器的多核优势以提高整体性能。
总结来说，应对大规模文件的关键在于合理分配和管理有限的硬件资源：分批读入避免占用过多内存；运用生成器延迟运算减少即时压力；以及巧妙应用多线程/进程平行算法加速 CPU 密集型作业。此外，结合实际场景灵活选择适用的数据结构（如Pandas DataFrame）和其他库（NumPy、Dask），也能显著增强Python程序处理大量数据的能力。