编写大文件的最佳实践主要涉及以下几个方面：合理使用缓冲区、避免一次性读取整个文件、使用适当的编码方式、使用合适的文件分割和处理方式等。下面是一个使用Python示例代码的解决方法：

# 设置缓冲区大小
BUFFER_SIZE = 4096

def read_large_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        while True:
            # 逐行读取文件内容
            lines = file.readlines(BUFFER_SIZE)
            if not lines:
                break
            for line in lines:
                # 处理每一行的数据
                process_line(line)

def process_line(line):
    # 处理每一行的逻辑
    print(line)

# 调用示例
read_large_file('large_file.txt')

上述代码使用了一个固定大小的缓冲区（BUFFER_SIZE），每次从文件中读取一定大小的数据（以行为单位），然后逐行处理数据。这样做的好处是可以减少内存的占用，避免一次性读取整个大文件导致内存溢出。同时，可以根据实际需求调整缓冲区大小。

另外，如果大文件的数据格式是二进制的，可以使用二进制读写方式（'rb'和'wb'），并相应地调整缓冲区大小。

此外，如果需要对大文件进行分割处理，可以使用文件指针（seek()和tell()）来控制读取的位置，以及使用多线程或多进程并行处理数据。这样可以提高处理大文件的效率。

总之，编写大文件的最佳实践是结合实际需求，合理使用缓冲区并避免一次性读取整个文件，使用适当的编码方式，以及根据需要进行文件分割和并行处理。