当处理大文件时，如果内存不足以一次性加载整个文件，可以考虑按照分隔符拆分文件并逐个处理每个分片。以下是一种解决方法的代码示例：

def split_file_by_delimiter(file_path, delimiter, chunk_size):
    with open(file_path, 'r') as file:
        chunk = ''
        chunk_number = 1
        for line in file:
            chunk += line
            if delimiter in chunk:
                chunks = chunk.split(delimiter)
                for i, chunk_part in enumerate(chunks[:-1]):
                    yield chunk_part
                chunk = chunks[-1]
            if len(chunk) >= chunk_size:
                yield chunk
                chunk = ''
        if chunk:
            yield chunk

def process_chunk(chunk):
    # 在这里对每个分片进行处理
    # 例如，可以对分片进行计算、提取信息等

# 调用示例
file_path = 'large_file.txt'
delimiter = '###'
chunk_size = 1000000 # 1MB

for chunk in split_file_by_delimiter(file_path, delimiter, chunk_size):
    process_chunk(chunk)

以上代码中，split_file_by_delimiter函数按照指定的分隔符将大文件拆分为分片，并使用生成器逐个返回分片。每个分片的大小由chunk_size参数指定。process_chunk函数用于处理每个分片，你可以根据自己的需求来定义具体的处理逻辑。

在主程序中，通过循环调用split_file_by_delimiter生成的生成器，逐个处理每个分片。这样就避免了一次性加载整个文件而导致内存不足的问题。