Python提供了多种高级方法来解析文件，常用的包括re、csv、json、xml等。我们可以通过这些高级方法来读取、处理和写入不同格式的文件。

下面我们以csv文件为例，详细讲解Python高级方法解析文件的使用方法。

1. csv.reader()方法解析CSV文件

Python提供了内置的csv.reader()方法来解析CSV文件。它能够读取CSV文件的每一行，并将每行分割成一个个字段。下面是使用csv.reader()方法读取CSV文件的步骤：

1. 导入csv模块，打开CSV文件
2. 创建csv.reader()实例
3. 遍历CSV文件的每一行，使用csv.reader()方法分割行并返回一个列表，其中每个元素代表一个字段

下面是一个示例：

import csv

with open('data.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

在上面的示例中，我们通过with open语句打开了一个名为data.csv的CSV文件，并创建了一个csv.reader对象。接着使用for循环遍历每一行，调用csv.reader()方法分割每行，最后输出每行内容。

2. csv.DictReader()方法解析CSV文件

相对于csv.reader()方法而言，csv.DictReader()更为高级。csv.DictReader()能够返回一个字典列表，其中每个字典代表CSV文件的一行数据，字典的键是CSV文件的标题行，而值则是该行的数据。

使用csv.DictReader()方法解析CSV文件的步骤如下：

1. 导入csv模块，打开CSV文件
2. 创建csv.DictReader()实例
3. 遍历CSV文件的每一行，使用csv.DictReader()方法返回一个字典，其中键是CSV文件的标题行，值是该行数据

下面是一个示例：

import csv

with open('data.csv') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(row)

在上面的示例中，我们通过with open语句打开了一个名为data.csv的CSV文件，并创建了一个csv.DictReader()对象。接着使用for循环遍历每一行，调用csv.DictReader()方法返回一个字典，并输出每行字典内容。在这里，我们不需要处理每行数据的分割问题，因为csv.DictReader()方法已经处理了这个问题。

综上所述，Python提供了多种高级方法来解析文件，能够快速的读取、处理和写入各种格式的文件。