今天跟大家唠唠我最近在搞的一个小玩意儿，暂且叫它《亲爱的二分之一》，听起来是不是有点偶像剧的味道？哈哈，跟爱情没啥关系，主要是我在捣鼓一个数据处理的小工具。
最开始的想法很简单，就是想把一个大的数据文件，特别大的那种，给它拆成两半。为啥要拆？因为我那破电脑跑不动！每次打开都卡到怀疑人生，更别说进行什么分析处理了。
说干就干，我先用Python写了个简单的脚本。读取文件，算出总行数，然后除以二，得到中间的行数，再根据这个行数把文件拆成两个。听起来挺简单的，对？
但实际操作起来，坑就来了。
是文件读取的问题。我一开始直接用`open()`函数，想着一行一行读，然后写到新的文件里。结果发现，速度慢得像蜗牛爬。几百万行的数据，跑了半天还没跑完。
后来我换了个思路，用了`pandas`库。这玩意儿读取大文件确实快了不少，但又遇到新的问题：内存溢出！我的电脑内存本来就不大，一次性读取整个文件，直接就爆了。
没办法，只能继续改。我尝试了`pandas`的分块读取功能，也就是`chunksize`参数。把大文件分成一小块一小块地读取，处理完一块再读取下一块。这样内存占用是降下来了，但速度又慢了，而且代码也变得复杂起来。
折腾了好几天，我差点就想放弃了。后来我突然想到，为啥一定要按行数拆分？如果按文件大小拆分，是不是可以避免一些麻烦？
于是我重新设计了脚本。先获取文件总大小，然后除以二，得到目标大小。再读取文件，累加已读取的大小，直到达到目标大小，就停止读取，把之前读取的内容写到第一个文件里，剩下的内容写到第二个文件里。
这回效果好多了！速度快了不少，而且代码也简洁了不少。虽然还是有一些小问题，比如拆分点可能不在完整的行上，导致一行数据被截断。但这个问题不大，稍微处理一下就行了。
为了解决这个问题，我在每次达到目标大小后，都往前读取一些数据，直到找到一个完整的行尾。这样就能保证拆分后的文件都是完整的行。
经过一番努力，我的《亲爱的二分之一》总算是能用了。虽然代码还有很多可以优化的地方，但至少能解决我的实际问题了。以后再遇到类似的大文件，就可以用它来快速拆分了。
这回实践让我明白了几个道理：
遇到问题不要怕，多尝试不同的方法。
选择合适的工具很重要，`pandas`虽然强大，但也要根据实际情况选择合适的用法。
有时候换个思路，就能找到更简单的解决方案。
希望我的这回分享能对大家有所帮助，也欢迎大家提出宝贵的意见和建议！
