Какие библиотеки рекомендуется использовать для работы с большими файлами на Python?

Для работы с большими файлами на Python можно использовать, например, следующие библиотеки:

• Pandas. habr.com Популярная библиотека для обработки и анализа данных. habr.com Поддерживает работу с большими файлами с использованием буферизации и инкрементального чтения. habr.com
• Dask. habr.com Библиотека для параллельных вычислений, которая предоставляет интерфейс, подобный Pandas, но предназначенный для работы с большими данными. habr.com Отличается скоростью работы и возможностью вычисления данных в тот момент, когда они действительно нужны. habr.com
• PySpark. sky.pro proglib.io Подходит для задач с большими данными, которые требуют ресурсов кластера. proglib.io Поддерживает распределённую обработку данных на кластере, интеграцию с SQL и машинным обучением, работу с потоковыми данными и в реальном времени. sky.pro
• Modin. sky.pro Библиотека, которая предоставляет интерфейс Pandas, но позволяет выполнять вычисления параллельно на нескольких ядрах процессора или на кластере. sky.pro Автоматически распределяет вычисления и ускоряет обработку данных. sky.pro
• ijson. habr.com proglib.io Библиотека для инкрементального чтения больших JSON-файлов, что позволяет работать с ними без загрузки всего файла в память. habr.com Обладает расширенным встроенным функционалом для парсинга JSON-файлов. habr.com
• lxml. habr.com proglib.io Аналог встроенной Python библиотеки xml, предназначена для работы с XML и HTML, предоставляет более мощные и гибкие инструменты по сравнению с ElementTree. habr.com
• PyYAML. habr.com Позволяет быстро и с комфортом обрабатывать большие объёмы данных, используя расширенный функционал. habr.com

Выбор библиотеки зависит от конкретных задач и объёма данных, с которыми работает пользователь. sky.pro