在Python中，读取大数据通常使用pandas库，以下是一些常用的方法：

1、使用read_csv函数读取CSV文件：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('large_file.csv')

2、使用read_table函数读取制表符分隔的文件：

import pandas as pd
data = pd.read_table('large_file.tsv', sep='t')

3、使用read_fwf函数读取固定宽度格式的文件：

import pandas as pd
data = pd.read_fwf('large_file.txt', widths=[5, 10, 15])

4、使用read_excel函数读取Excel文件：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('large_file.xlsx')

5、使用read_sql函数从数据库中读取数据：

import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = "SELECT * FROM large_table"
data = pd.read_sql(query, conn)

6、使用read_json函数读取JSON文件：

import pandas as pd
data = pd.read_json('large_file.json')

7、使用read_hdf函数读取HDF5文件：

import pandas as pd
data = pd.read_hdf('large_file.h5', 'key')

8、使用read_parquet函数读取Parquet文件：

import pandas as pd
data = pd.read_parquet('large_file.parquet')

这些方法可以帮助你在Python中读取不同类型的大数据文件，你可以根据实际需求选择合适的方法。