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

Для работы с большими объёмами данных в Python также используют библиотеки, например Pandas, NumPy, Matplotlib, Vaex. myrusakov.ru habr.com