主要观点：在 Python 中，若需内存中存储字节的类文件对象，可使用io.BytesIO()。读取数据时若数据量较大，应节省内存，文中涵盖BytesIO的介绍、BytesIO.read()的内存使用影响、高效访问BytesIO数据的两种替代方法及权衡。
关键信息：

• io.BytesIO可创建内存中存储字节的类文件对象，如f = BytesIO()，可写入字节并通过f.read()读取。
• BytesIO.read()在一次性读取所有数据时会使内存使用量翻倍，如通过测量函数可看出。
• BytesIO.getbuffer()返回底层数据的memoryview，不分配新内存，如data : memoryview = f.getbuffer()，但memoryview缺少bytes的某些方法，且从编译扩展访问memoryview对象有问题，从memoryview创建新bytes对象会复制数据。
• BytesIO.getvalue()返回BytesIO的内容作为bytes对象，神奇的是不分配内存，利用了写时复制，如data : bytes = f.getvalue()，写入时才会分配新内存。
  重要细节：
• 测量内存使用的函数report_allocated通过gc.collect()收集垃圾，tracemalloc.get_traced_memory()获取内存使用情况。
• memoryview在 CPython 3.11 及之后版本的稳定 C ABI 中可正常访问，当前多数开源项目支持 3.10 和 3.9 版本，在这些版本中从编译扩展访问memoryview有问题。
• 实际应用中，从read()切换到getvalue()可节省内存，如在Polars 的 pull request中有所体现。总结：提取BytesIO数据时，避免BytesIO.read()（除非多次小读），需要所有内容为bytes用BytesIO.getvalue()，可用memoryview时用BytesIO.getbuffer()。