mmap通过将文件映射到内存，避免传统I/O的数据拷贝，适用于大文件或频繁随机访问；使用mmap.mmap创建映射后可像操作字符串一样读写数据，读取时按需加载页减少内存占用，写入时选择ACCESS_WRITE或ACCESS_COPY模式并注意flush和同步问题，适合GB级文件处理但不适用于小文件或顺序读取，跨平台需注意兼容性。
内存映射文件的基本原理
Python 中的 mmap 模块允许将文件直接映射到内存，通过操作内存地址来读写文件内容，避免传统 I/O 的多次数据拷贝。适用于大文件处理或频繁随机访问的场景。操作系统在背后管理页的加载与换出，程序只需像操作字符串一样处理数据。
使用 mmap 提升读取性能
对于大文件，常规的
read()会一次性加载全部内容，消耗大量内存。而 mmap 只加载需要的页，减少内存占用。例如读取日志文件中的某一行：
- 打开文件后用
mmap.mmap(fd, 0, access=mmap.ACCESS_READ)
创建只读映射 - 使用切片或
find()
快速定位内容，如mm.find(b"ERROR")
- 无需读完整个文件即可获取目标数据，响应更快
写入优化与注意事项
写入时使用
mmap.ACCESS_WRITE或
mmap.ACCESS_COPY，根据是否需要原文件备份选择模式。
- ACCESS_WRITE：直接修改原文件，节省空间但风险高
- ACCESS_COPY：写时复制，适合测试或临时修改
- 频繁小写操作建议批量处理，避免页频繁刷新影响性能
- 写完后调用
flush()
确保数据落盘，特别是在 Windows 上
适用场景与局限性
mmap 在处理 GB 级文本、数据库快照或二进制文件时优势明显。但不适用于小文件或顺序流式读取，因为映射本身有开销。多进程共享同一映射时需注意同步问题。Windows 和 Unix 行为略有差异，跨平台代码应测试兼容性。
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基本上就这些，合理使用 mmap 能显著提升 I/O 效率，关键是理解系统页机制和访问模式匹配。
