Какие существуют способы оптимизации обработки данных в условиях ограниченной памяти?

Некоторые способы оптимизации обработки данных в условиях ограниченной памяти:

• Использование более эффективных структур данных. nweb42.com Например, представление данных в виде числовой матрицы вместо датафрейма может существенно снизить использование памяти. nweb42.com
• Использование потоковой обработки данных. nweb42.com Этот метод полезен при работе с очень большими объёмами данных. nweb42.com
• Использование форматов хранения данных. nweb42.com Например, CSV или RDS позволяют эффективно хранить данные и загружать только части данных по мере необходимости. nweb42.com
• Использование параллельных вычислений. nweb42.com Распределение нагрузки между несколькими процессами помогает избежать переполнения памяти и ускоряет обработку. nweb42.com
• Снижение памяти за счёт очистки объектов. nweb42.com Удаление ненужных объектов из памяти также помогает снизить использование ресурсов. nweb42.com
• Сжатие данных. habr.com Есть две формы сжатия: без потерь (после сжатия сохраняется в точности та же информация, что и в исходных данных) и с потерями (сохраняемые данные теряют некоторые детали, но в идеале это не сильно влияет на результаты расчёта). habr.com
• Разбиение на блоки, загрузка данных по одному блоку за раз. habr.com Этот метод полезен в ситуации, когда данные не обязательно загружать в память одновременно. habr.com
• Индексирование. habr.com Индекс намного меньше, чем все данные, поэтому проще загрузить в память только индекс для поиска соответствующих данных. habr.com