Python是一種高級編程語言，非常適合處理大數據。在Python中，處理大數據通常意味著讀取或寫入海量數據。而Python的標準庫提供了許多用于讀寫大數據的工具，是一個處理大數據的理想工具。

在Python中，使用內置函數open() 可以打開一個文件，以供讀寫。open() 函數有多個參數，最常用的是文件路徑、打開模式以及編碼。例如，以下代碼將打開一個名為“test.txt”的文件，以只讀模式打開：

with open('test.txt', 'r') as file:
data = file.read()

讀取大文件時，open()函數的文件對象只允許一次讀取整個文件的數據，然后將其存儲在內存中。為了更好的處理大數據，通常建議采用流式處理以避免內存不足。在Python中采用文件迭代器，每次只讀取指定大小的數據片段，并且直接處理數據片段，從而避免了內存中存儲整個數據的情況。以下是一個讀取大文件示例：

with open('huge_file.txt', 'r') as file:
for line in file:
process_line(line)

寫入大量數據時，Python中使用內置函數open() 以寫入模式打開文件。在寫入模式下，您可以使用Python中的for循環逐行寫入文件，也可以通過文件對象的write() 方法一次性寫入所有數據。以下是一個將大數據寫入文件的示例：

with open('huge_file.txt', 'w') as file:
for data in all_data:
file.write(data)

當涉及到讀取或寫入大量數據時，您還可以考慮使用NumPy、Pandas或Dask等庫來處理大量數據，這些庫具有更高效和可擴展的功能。這些庫的性能也比Python的內置文件讀寫更好。