先前需要做一個使用python讀取大文件（大於1G），並逐條存入內存進行處理的工作。做了很多的嘗試，最終看到了如下的文章。
http://stackoverflow.com/questions/8009882/how-to-read-large-file-line-by-line-in-python
該文章實際上提供了集中讀取大文件的方式，先經過測試總結如下
1. for line in fileHandle:
該方式是最快速的。而且python虛擬機在內部幫助我們對buffer進行管理，內存占用量小，且不差錯。
2. fileinput方式
該方式實際效果較慢，但是也有buffer管理功能
3. （自己摸索和嘗試的）使用file.read（sizeHint)的方式進行區塊讀取
該方法是三者中最慢的，而且需要自己去控制內存和選擇需要的區域，所以在讀到的buffer之后，還需要進行拆分工作，比較麻煩，而且容易出錯。最無奈的是，使用下來（我的環境是2.6和2.7），sizeHint作用較小，原來覺得如果sizeHint是1024，則每次在內存中只會駐留1024B的內容，但是實際上不是這樣的，在度過一次1024B之后，再次讀取1024B的時候，盡管已經對之前的buf進行了del操作，但是該1024B仍然存留於內存中，所以內存越吃越大，最終MemoryError。
4. file.readline和file.readlines
和read類似，只適用於小文件。
結論：
在使用python進行大文件讀取時，應該返璞歸真，使用最簡單的方式，交給解釋器，就管好自己的工作就行了。
附，實測數據(這里的數據是我的程序的實際運行情況，在程序中其實讀了兩個差不多大小的文件，並做了一定邏輯處理，所以絕對值是沒有意義的，但是相對比較值很能夠說明情況）
1. 大文件（>1.4G)
| 所使用的方式 | size_hint | 所使用時間 |
| for i in open(...) | / | 103.382492s |
| fileinput | / | 131.525755s |
| file.read和buffer控制 | 2億B | 報錯：memoryError |
2. 小文件（西游記的txt，大約1.4M)
| 所使用的方式 | size_hint | 所使用時間 |
| for i in open(...) | / | 2.11s |
| fileinput | / | 4.22s |
| file.read和buffer控制 | 2億B | 4.07s |