python标准库不提供“读一行即删一行”的文件操作函数；为应对程序意外中断，推荐用独立进度文件记录已处理行号，重启时跳过已处理内容，兼顾效率与可靠性。
在实际数据处理任务中（如日志解析、批量API调用或ETL流程），常需逐行读取文本文件并确保每行仅被处理一次。但若程序因崩溃、断电或异常退出而中断，传统 readlines() + 全量重写的方式（如每次删除已读行）不仅I/O开销巨大，还存在数据丢失风险——尤其当写入中途失败时，原文件可能被清空或截断。
更健壮的解决方案是解耦“读取”与“状态记录”：不修改原始文件，而是将处理进度（如最新完成的行号）持久化到独立的小型元数据文件中。这样既保持源文件完整性，又实现故障恢复能力。
✅ 推荐实现：基于行号的进度追踪
以下是一个轻量、线程安全（单进程场景下）、可直接复用的处理函数：
def process_file(filepath, progress_filepath):
# 1. 读取上次中断位置（默认从第0行开始）
try:
with open(progress_filepath, 'r') as pf:
last_processed_line_number = int(pf.read().strip())
except (FileNotFoundError, ValueError):
last_processed_line_number = 0
# 2. 流式读取原始文件（避免一次性加载全部内容到内存）
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line_num, line in enumerate(f, start=1):
if line_num <= last_processed_line_number:
continue # 跳过已处理行
# ? 此处插入你的业务逻辑（如解析、发送请求、写入数据库等）
print(f"Processing line {line_num}: {line.rstrip()}")
# 3. 立即更新进度（关键！确保原子性与及时性）
try:
with open(progress_filepath, 'w') as pf:
pf.write(str(line_num))
except OSError as e:
print(f"Warning: Failed to update progress file: {e}")
# 可选：记录警告但不停止主流程，保证业务连续性⚠️ 使用注意事项
- 编码兼容性：显式指定 encoding='utf-8' 避免中文等非ASCII字符报错；
- 进度文件路径：建议使用绝对路径或与源文件同目录下的 .progress 文件（如 data.txt.progress），便于管理；
- 性能优化：对超大文件（GB级），避免 readlines() 全加载；上述示例采用逐行迭代（for line in f），内存占用恒定；
- 并发安全：本方案不适用于多进程同时处理同一文件；如需并发，请引入文件锁（如 portalocker 库）或改用数据库/消息队列；
- 原子性保障：进度写入虽小，但仍建议在关键任务中添加 os.replace() 或临时文件+重命名来模拟原子写入（进阶需求）；
- 清理策略：处理完成后，可选择删除进度文件，或保留用于审计。
? 总结
“边读边删”不是Python文件I/O的设计范式，强行模拟反而降低鲁棒性。真正工业级的做法是：让数据只读、让状态可追溯、让恢复变简单。通过一个轻量进度文件，你既能精准续跑，又能保留原始输入用于验证与回溯——这是比反复重写文件更优雅、更可靠的数据处理哲学。
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