Python 处理 CSV 文件时，性能瓶颈常出现在 逐行解析、类型转换、内存占用和 I/O 阻塞 上。用对方法，读写速度可提升数倍甚至一个数量级，关键不在“多快”，而在“少做无用功”。
用 pandas 读 CSV：跳过慢操作
pandas 的 read_csv() 默认行为很“安全”但很慢：自动推断列类型、处理缺失值、解析日期、支持复杂分隔符等。实际项目中，多数 CSV 结构固定、格式干净，可针对性关闭冗余功能：
- 指定
dtype（如{'id': 'int32', 'name': 'string'}），避免类型回溯扫描 - 用
usecols只读需要的列，减少内存分配和解析开销 - 明确传入
sep和encoding，不依赖自动探测 - 若无缺失值，设
na_filter=False；若无引号/转义，设quoting=csv.QUOTE_NONE
小文件或流式处理：改用 csv 模块 + 类型预处理
当数据量不大（csv 模块更轻量、可控性更强：
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- 用
csv.DictReader或csv.reader，配合open(..., newline='')避免换行符歧义 - 在循环内做字段转换（如
int(row[0])），比 pandas 后续.astype()更早释放中间对象 - 写入时用
writer.writerow()直接输出已格式化数据，避免字符串拼接或 f-string 构造
大文件分块 + 并行写入（谨慎使用）
超大 CSV（GB 级）不宜一次性加载。pandas 支持 chunksize 分块读取，但注意：
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- 每块仍需统一列类型和索引逻辑，建议封装为函数复用
- 写入多个文件再合并，比单文件追加更快（避免磁盘随机写）
- 多进程并行写入同一文件有风险，推荐用
multiprocessing.Pool处理分块后，由主进程顺序写入 - 更稳的选择是先用
to_parquet存中间格式，最后导出 CSV —— Parquet 读写快得多，适合中间计算
绕过 CSV：该换格式就换
CSV 是通用交换格式，不是高性能存储格式。如果控制读写两端：
- 内部流程优先用
pickle（同 Python 版本）或feather/parquet（跨语言、列存、压缩好） - 导出给外部系统时，再用
to_csv()一次性生成，而非边算边写 CSV - 纯数值矩阵可用
numpy.savetxt/loadtxt，比 csv 模块快 2–5 倍
