Как оптимизировать работу программы для обработки большого массива данных?

Несколько способов оптимизировать работу программы для обработки большого массива данных:

• Использовать векторизованные операции. dzen.ru Библиотека NumPy позволяет выполнять векторизованные операции, которые выполняются быстрее, чем операции в цикле. dzen.ru
• Кэшировать результаты вычислений. dzen.ru Для этого можно использовать декоратор @lru_cache из модуля functools, который кэширует результаты функции и возвращает их при последующих вызовах с теми же аргументами. dzen.ru
• Профилировать код с помощью модуля cProfile. dzen.ru Он позволяет выявлять узкие места в выполнении кода и оптимизировать работу программы. dzen.ru
• Оптимизировать ввод-вывод. dzen.ru Для этого можно использовать специальные библиотеки, такие как pandas или Dask. dzen.ru
• Использовать JIT-компиляцию с помощью библиотеки Numba. dzen.ru Она позволяет компилировать Python-код в машинный код на лету, что значительно повышает скорость выполнения операций. dzen.ru
• Разделить данные на фрагменты. nuancesprog.ru Для этого можно воспользоваться опцией Pandas chunksize, которая позволяет работать с данными по частям. nuancesprog.ru
• Использовать ленивые вычисления. nuancesprog.ru На их основе построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. nuancesprog.ru Они не загружают данные непосредственно в память, а во время чтения происходит сканирование данных, вывод их типов и разбиение на разделы. nuancesprog.ru

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных данных и задач приложения. nuancesprog.ru