Как обрабатывать большие объемы данных при поиске подстрок в Python?

Для обработки больших объёмов данных при поиске подстрок в Python можно использовать следующие методы:

• Разделение данных на фрагменты. nuancesprog.ru Если данные слишком велики, чтобы поместиться в памяти, можно воспользоваться опцией Pandas chunksize. nuancesprog.ru Она позволяет разделить данные на фрагменты и работать с ними по частям. nuancesprog.ru
• Сохранение контекста. habr.com Этот механизм позволяет сохранять состояние обработки данных между различными фрагментами. habr.com Это особенно важно, когда данные имеют сложную структуру или требуют более сложной логики обработки. habr.com
• Ленивые вычисления. nuancesprog.ru Они позволяют отложить операцию вычисления до того момента, когда возникнет реальная необходимость в результате. nuancesprog.ru На основе ленивых вычислений построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. nuancesprog.ru
• Использование библиотек для компрессии и предварительной обработки текста. skyeng.ru Например, библиотеки для обработки сжатия, такие как zlib или gzip, помогут уменьшить объём данных перед дальнейшей манипуляцией, что положительно отразится на производительности. skyeng.ru
• Использование специализированных алгоритмов. skyeng.ru Для обработки большого объёма данных можно применять алгоритмы Бойера-Мура и Кнута-Морриса-Пратта. skyeng.ru

Выбор метода зависит от конкретной задачи и типа обрабатываемых данных. habr.com