chunksize需按实际内存反推：先用nrows=5000试读，计算memory_usage(deep=True)得样本内存，再按目标内存比例换算；同时必须配合dtype降级、usecols筛选、及时del chunk和gc.collect()，四者联动才有效。
pd.read_csv() 加载就爆内存，怎么设 chunksize 才有效？
chunksize 不是设个整数就管用的。它只控制行数，不控制内存占用——一行含 500 字符的 object 列，可能比 100 行全 int32 还吃内存。
- 先试读小样本：
pd.read_csv(filename, nrows=5000) - 算真实内存：
df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2得到 MB 数 - 按目标内存反推：
chunksize ≈ (目标内存 MB / 样本内存 MB) * 5000 - 特别注意长文本列、高基数分类列（如
user_agent），它们会让单块内存陡增 - 别照搬别人的经验值，你的数据分布才是关键参数
TextFileReader 对象误当 DataFrame 用，为什么 .shape 报错？
pd.read_csv(..., chunksize=N) 返回的是 TextFileReader，本质是迭代器，不是 DataFrame。
- 直接调
reader.shape→AttributeError -
next(reader).head()可以预览，但会消耗第一个 chunk，后续for chunk in reader从第二块开始 - 想预览又不破坏迭代：用
first_chunk = next(pd.read_csv(filename, chunksize=5000))单独处理 - 常见后果：逻辑跳过首块、统计漏数、聚合结果偏差
循环里累积 chunk 是最危险的内存陷阱
把每个 chunk .append() 进列表，或反复 pd.concat()，等于在内存里建一个持续膨胀的副本。
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- 第 3–5 块后就容易触发
MemoryError，GC 来不及回收 - 正确做法：每块处理完立刻丢引用 —— 加
del chunk，大文件下建议显式gc.collect() - 流式写入：
chunk.to_csv('out.csv', mode='a', header=first_write)，首次header=True，之后mode='a' - 流式入库：
chunk.to_sql('table', con, if_exists='append', index=False)，确保con是 SQLAlchemy 引擎（带连接池） - 真要聚合：只保留标量结果，比如
sums.append(chunk['sales'].sum())，而不是存整个 chunk
dtype 和 usecols 不指定，就是在喂内存杀手
默认 object 类型和全列加载，是千万行数据内存爆炸的头号原因。
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dtype={'user_id': 'category', 'score': 'float32', 'status': 'uint8'}：分类列省 70%+ 内存，float32直接减半 -
usecols=['id', 'amount', 'ts']：300 列日志里只用 3 列？不加这句照样全加载 -
memory_map=True对 GB 级文本有效，但查询速度可能降 30–50%，慎用于高频随机访问场景 - object 列一旦混入，pandas 就会为它单独分配一个 Block，每个单元格都是独立 Python 对象，缓存不友好
复杂点在于：内存优化不是单点动作，而是类型降级、分块策略、引用管理、IO 方式四者联动。最容易被忽略的是——你删了变量名，但没删引用；你设了 chunksize，但没算实际内存；你用了 category，却忘了 usecols 还在加载几百列无用字段。
