本文介绍了多种Python中优化文件处理的方法，包括使用with 语句、批量处理文件、设置缓冲区、使用二进制模式、利用多线程或多进程加速处理以及使用pickle和csv模块。

在使用 Python 批量处理 Excel 时经常需要 批量读取数据，常见的方式是结合 glob 模块，可以实现将当前文件夹下的所有csv批量读取，并且 合并到一个大的 DataFrame 中 df_list =[] forfilein glob . glob ("*.csv"): df_list . append (pd . read_excel (file)) df = pd . concat ...

通过本文的介绍，我们了解了读取CSV文件的一些参数的功能，也了解了在读取CSV文件时可以做一些初步的数据整理工作。

然而，尽管分隔符和引用字符各不相同，但由于CSV文件的总体格式足够相似，因此，Python内置了专门的 csv模块，方便用户对CSV文件进行操作，如可以读取和写入CSV文件、自定义编码风格等。