Python requests库session.iter_lines方法常见问题：如何处理大文件流式读取时的内存溢出？

问题现象与背景

当开发者使用requests.Session().iter_lines()方法处理大文件（如日志文件、数据库导出等）时，常会遇到内存急剧增长甚至程序崩溃的情况。典型场景包括：

• 处理超过1GB的API响应数据
• 流式读取实时日志文件
• 下载并逐行处理大型文本资源

根本原因分析

该问题主要由三个因素共同导致：

1. 缓冲机制：底层TCP/IP协议栈的滑动窗口缓冲
2. 编码转换：HTTP响应到Unicode的转换过程内存消耗
3. 行缓存：iter_lines为处理换行符保留的临时缓存

解决方案

1. 使用chunk_size参数控制

response = session.get(url, stream=True)
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024*1024):  # 1MB chunks
    process_chunk(chunk)

2. 原生字节流处理

避免自动编码转换：

for line in response.raw.stream(decode_content=False):
    if line.endswith(b'\n'):
        process_line(line.decode('utf-8').rstrip())

3. 生成器管道模式

构建高效处理流水线：

def line_generator(response):
    buffer = b""
    for chunk in response.iter_content(8192):
        buffer += chunk
        while b'\n' in buffer:
            line, buffer = buffer.split(b'\n', 1)
            yield line

for line in line_generator(response):
    process_line(line.decode('utf-8'))

性能对比测试

最佳实践建议

• 始终设置stream=True参数
• 监控内存使用情况（如使用memory_profiler）
• 考虑使用aiohttp进行异步流式处理
• 对于超大数据集，优先采用分块处理设计模式