Для обработки больших наборов данных с помощью set comprehension рекомендуется:

• Использовать его для простых преобразований и фильтрации. 2 Для сложных сценариев лучше применять альтернативные подходы, например циклы или функции. 2
• Учитывать, что наборы содержат только уникальные элементы. 2 Если преобразование или условия не гарантируют уникальность, могут возникнуть неожиданные результаты. 2
• Выбирать осмысленные имена для переменных. 2 Это повысит читабельность и maintainability кода. 2
• Писать комментарии или докстроки. 2 Они объясняют цель и логику set comprehension, особенно если выполняются сложные операции. 2
• Если выражение вывода внутри set comprehension становится слишком длинным, его следует разбить на несколько строк с соответствующими отступами и группировкой для ясности. 2

Также для больших наборов данных можно использовать генераторы. 3 Представление списков в Python работает путём загрузки всего списка в память, что обычно хорошо для небольших или даже средних списков. 3