我想说用Python拆分一个大的CSV是相当容易的。
我还建议大多数使用CSV文件的任务（如99.999%）使用CSV感知工具。像“使用这个POSIX工具”这样的建议，总是会因为标题和跨多行的行（因为引用了换行符）而受到困扰。因此，无论您使用下面的工具，还是像GoCSV's split command这样的工具，都要使用符合CSV规范的工具。但是，如果您100%知道CSV没有标题，也没有多行行，那么您可能可以使用常规的文本处理工具。
要在Python中运行自己的拆分器，需要一些机制来创建一个新的文件和csv.writer，因为很多行已经写入了前一个文件/writer。
我不知道下面的代码有多Python化，但是：我认为它相当清晰;而且很有效！

• next_writer（header）函数在全局空间中查找已经建立的csv.writer及其底层输出文件。
• 每次调用next_writer（...）都会关闭当前打开的文件（刷新writer中的任何缓冲行），创建下一个文件及其附带的writer，并写入一个头（如果需要）。
• 主读取循环枚举读取器，以便它知道它在哪一行（而不是 * 行 *）上，并且当行号是MAX_ROWS的倍数时，获得下一个写入器。

import csv
import io

MAX_ROWS = 10

# "Initialize" f_out and writer as their respective types
f_out = io.StringIO("")
writer = csv.writer(f_out)
out_num = 0

def next_writer(header: list[str]):
    """Gets the next-numbered CSV writer; closes the previous file and flushes its writer."""
    global out_num
    global f_out
    global writer

    f_out.close()

    out_num += 1
    f_out = open(f"output_{out_num:03}.csv", "w", newline="")
    writer = csv.writer(f_out)
    writer.writerow(header)

with open("input.csv", newline="") as f_in:
    reader = csv.reader(f_in)
    header = next(reader)

    for i, row in enumerate(reader):
        if i % MAX_ROWS == 0:
            next_writer(header)

        writer.writerow(row)

f_out.close()  # close underlying file; flush writer

“初始化”输出文件和写入器似乎有点笨拙，但是，对于我的示例，这确保了我们拥有全局范围的写入器（next_writer（...）和主读取循环需要）及其底层的编号输出文件（用于next_writer（...））。
我生成了一个包含100行的CSV：

H____1,H____2
r001c1,r001c2
r002c1,r002c2
r003c1,r003c2
......,......
r098c1,r098c2
r099c1,r099c2
r100c1,r100c2

运行上面的代码（MAX_ROWS = 10），得到10个文件，分别是output_001.csv到output_010.csv（格式字符串f"{out_num:03}"用前导零填充数字，最多可以填充三个位置，以允许999个文件）。
每个文件看起来像：

output_001.csv
--------------
H____1,H____2
r001c1,r001c2
r002c1,r002c2
r003c1,r003c2
......,......

output_010.csv
--------------
H____1,H____2
......,......
r098c1,r098c2
r099c1,r099c2
r100c1,r100c2