Как Python обрабатывает большие объемы данных при подсчете элементов?

Для обработки больших объёмов данных при подсчёте элементов в Python используются различные подходы, например:

• Оптимизация типов данных. 1 Например, преобразование числовых столбцов float64 в float32 или float16 позволяет экономить память, сохраняя важную информацию. 1 Также для сокращения расхода памяти категориальные столбцы с малой кардинальностью преобразуют к типам int8 или category. 1
• Методы компрессии. 1 Для эффективного сжатия данных используют такие библиотеки Python, как zlib, bzip2 или gzip. 1
• Использование колоночных форматов данных. 1 Хранение данных в столбцовых форматах обеспечивает сжатие данных при сохранении производительности запросов. 1 Некоторые из таких форматов: Parquet, Pickle, Feather. 1
• Работа с разреженными данными. 1 При работе с большими массивами данных могут возникать ситуации, когда значительная часть данных содержит нулевые или отсутствующие значения. 1 Их эффективное хранение может иметь решающее значение для экономии памяти и повышения производительности вычислений. 1
• Потоковая обработка и разбиение на части. 1 При работе с большими массивами данных, которые не могут поместиться в памяти компьютера, используют эту стратегию. 1 Она предполагает разбиение данных на управляемые «куски» или порции и их последовательную обработку. 1
• Параллельная обработка. 1 Эта технология позволяет одновременно использовать несколько вычислительных ресурсов для ускорения анализа и обработки данных. 1 Она особенно полезна, когда есть доступ к многоядерному процессору или кластеру машин. 1

Для работы с большими объёмами данных в Python также используют библиотеки, например Pandas, NumPy, Matplotlib, Vaex. 25