共计 414 个字符，预计需要花费 2 分钟才能阅读完成。
在提取文件数据时，需要注意以下事项：
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文件路径：确保提取的文件路径是正确的，否则会导致文件找不到或者打开失败。
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文件格式：根据文件的格式选择合适的读取方式，例如文本文件可以使用 open() 函数进行读取，而 Excel 文件可以使用 pandas 库中的 read_excel() 函数进行读取。
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文件编码：需要根据文件的编码格式选择合适的编码方式进行读取，否则会导致乱码问题。
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文件大小：对于大文件，需要考虑内存的消耗以及读取速度，可以选择逐行读取或者分块读取的方式处理大文件。
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数据清洗：在提取文件数据之后，需要对数据进行清洗和处理，包括去除无效数据、处理缺失值、转换数据类型等操作。
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异常处理：在提取文件数据的过程中，可能会出现文件损坏、权限不足等异常情况，需要进行相应的异常处理。
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内存管理：在文件数据提取过程中，需要注意内存的使用情况，避免内存溢出问题。可以选择适当的内存管理方式，如使用生成器或者分批处理数据。
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