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Python 提供了一些库和技术来实现并发读取大文件的方法。以下是一些常用的方法：
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使用多线程：可以使用 Python 的
threading模块创建多个线程来并发读取文件。每个线程可以负责读取文件的一个部分，并将读取的数据传递给主线程进行处理。 -
使用多进程：可以使用 Python 的
multiprocessing模块创建多个进程来并发读取文件。每个进程可以负责读取文件的一个部分，并将读取的数据传递给主进程进行处理。 -
使用协程：可以使用 Python 的
asyncio模块和aiofiles库来实现并发读取大文件。协程是一种轻量级的并发技术，可以在一个线程中同时执行多个任务。使用协程可以实现高效的文件读取和处理。 -
使用线程池或进程池：可以使用 Python 的
concurrent.futures模块创建线程池或进程池来并发读取大文件。线程池和进程池可以管理多个工作线程或进程，从而实现高效的并发处理。
无论使用哪种方法，都需要注意合理设置并发读取的线程或进程数量，以免过多的并发操作导致资源竞争和性能下降。另外，还需要注意处理并发读取过程中可能出现的文件指针位置和数据完整性的问题。
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