根本原因是php通过shell_exec等函数每次调用python都要重复启动解释器、加载模块并进行进程间字符串传输；应改用Python常驻服务（如flask/fastapi）配合PHP复用curl连接，或使用proc_open非阻塞流式处理。
PHP调用Python读大文件为啥慢
根本原因不是Python本身慢，而是PHP用shell_exec、exec这类函数启动新进程去跑python脚本——每次都要加载Python解释器、导入模块、初始化环境。对一个100MB的文本文件，光启动开销就可能占到总耗时60%以上；更别说父子进程间还要通过stdout/stdin做字符串传输，涉及编码转换、内存拷贝、缓冲区等待。
绕过PHP调用，改用Python常驻服务
把Python做成http或Socket服务，PHP只发请求、收结果，避免反复启停。这是高频处理大文件最有效的解法。
- 用
Flask或FastAPI写个轻量端点，接收文件路径或base64片段，返回结构化结果（如统计行数、提取字段） - Python端用
open(..., buffering=8192)控制缓冲区，避免默认全缓存；逐行for line in f:而非f.readlines() - PHP用
curl_init复用连接，设置CURLOPT_TCP_KEEPALIVE防连接重建 - 关键：Python服务必须提前启动（systemd或supervisord托管），不能由PHP临时
exec('python3 server.py &')拉起
实在要PHP里直接调Python，至少得关掉stdout阻塞
如果业务强耦合、无法拆服务，至少别让PHP干等Python吐完全部输出再解析。
- 改用
proc_open+stream_set_blocking($pipes[1], false)非阻塞读取，边读边处理流式数据 - Python脚本里加
sys.stdout.flush()，尤其在循环中每处理N行就刷一次 - 禁用Python的输出缓冲：
python3 -u script.py（-u参数强制unbuffered） - 别传整个文件内容给Python——改传路径，让Python自己
open，避免PHP内存复制和escapeshellarg截断风险
大文件处理本身该避开的坑
无论用哪种方式，文件操作逻辑不对，再快的调用链也白搭。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；
- 别用
file_get_contents或readfile加载整文件进PHP内存——1GB文件直接OOM - Python里避免
pandas.read_csv直接读大CSV，改用csv.reader或pd.read_csv(chunksize=10000) - linux下注意
/tmp是否挂载为tmpfs（内存盘），大文件临时写入可能触发OOM killer - 如果只是统计、grep、切片，优先用系统命令：
exec("wc -l 比任何Python脚本都快
真正卡点往往不在语言切换，而在“以为在流式处理”实际却在攒全量数据——检查Python脚本里有没有list(f)、json.load(f)这种隐式全读操作，比优化调用方式重要得多。