针对大型CSV文件的处理技巧，我从搜索结果中整理了以下几个方法：
1.使用Pandas分块处理大文件：Pandas是一个非常强大的数据处理库，它提供了read_csv()函数来读取CSV文件。当处理的CSV文件非常大，无法一次性加载到内存中时，可以使用chunksize参数来分块读取文件。chunksize参数可以指定一个块的大小（每次读取多少行），返回一个可迭代的TextFileReader对象。这样，我们可以按照一定的进度来处理数据，而不是一次性处理所有数据。
2.使用StreamingHttpResponse处理大型文件：当我们需要生成一个大型的CSV文件时，如果一次性生成可能会导致超时。这时候，我们可以使用StreamingHttpResponse对象，这个对象可以将响应的数据作为一个流返回给客户端，而不是作为一个整体返回。这样，我们可以避免因为服务器处理时间过长而导致的连接超时。
3.使用特定的软件编辑大CSV文件：有一些软件，如Snapde，是专门为处理大型CSV文件设计的。它们可以快速打开2G大小的一两千万行的CSV大文件，而且在数据编辑和运算方面也非常轻巧强大。此外，这些软件还支持文件分割、合并、过滤、排序、删除重复等基本功能。
4.分片处理：如果CSV文件非常大，我们可以考虑分片读取，按照片数依次处理。这样可以避免一次性全部读取出来再出来导致的耗时和资源问题。
5.使用NotepadPlus或EmEditor等文本编辑器：对于非常大的CSV文件，我们可以使用像NotepadPlus或EmEditor这样的文本编辑器来打开。这些编辑器对大文件处理是部分打开的，对于大文件支持比较好，单纯浏览是够了，而且编辑功能也不弱。
以上就是我对大型CSV文件处理技巧的一些总结，希望对你有所帮助。
