分块读取二进制文件是处理大文件时常用的方法，可以避免一次性加载整个文件到内存中，从而减少内存占用并提高处理效率。以下是具体方法及示例：

一、使用 `read（size）` 方法分块读取

基本语法

`file.read（size）` 方法按固定大小读取数据块，参数 `size` 指定每次读取的字节数。若未指定 `size`，则默认读取整个文件。

示例代码

```python

chunk_size = 1024 每次读取1KB数据

with open('large_file.bin', 'rb') as file:

while chunk := file.read(chunk_size):

处理数据块，例如打印或写入其他文件

print(chunk)

```

- 使用 `:=` 语法（海象操作符）简化代码，当读取到文件末尾时，`chunk` 会被赋值为 `b''`，循环自动终止。

二、使用 `iter（）` 函数分块读取

Python 的 `iter（）` 函数可将文件对象转化为迭代器，通过指定读取函数实现分块读取，代码更简洁。

示例代码

```python

def read_in_chunks(file_object, chunk_size=1024):

"""生成器函数，按块读取文件"""

while chunk := file_object.read(chunk_size):

yield chunk

with open('large_file.bin', 'rb') as file:

for chunk in read_in_chunks(file):

处理数据块

print(chunk)

```

- 生成器函数 `read_in_chunks` 可重复调用，适合需要多次处理同一文件块的场景。

三、其他注意事项

二进制模式

读取二进制文件时需使用 `'rb'` 模式，避免因编码问题导致数据损坏。

内存管理

- 通过调整 `chunk_size` 控制内存占用，例如处理大图像文件时，1MB（1024×1024）的块大小通常足够。

- 对于极大文件，可结合生成器或流式处理进一步优化。

错误处理

建议添加异常处理机制，例如使用 `try-except` 捕获 `IOError` 或 `FileNotFoundError`，确保程序健壮性。

四、对比其他语言的实现

C语言：

使用 `fread` 函数按固定大小读取数据块，需手动管理文件指针和内存。

Java：通过 `BufferedInputStream` 的 `read（byte[] buffer, int offset, int length）` 方法实现分块读取。

通过以上方法，可高效地分块读取二进制文件，适用于数据流处理、图像处理等场景。