Как python обрабатывает большие последовательности данных?

Для обработки больших последовательностей данных в Python можно использовать следующие методы:

1. Оптимизация типов данных. nuancesprog.ru www.geeksforgeeks.org При загрузке данных с использованием Pandas типы определяются автоматически. nuancesprog.ru Для числовых столбцов можно рассмотреть возможность преобразования в меньшие типы (например, int32 вместо int64, float32 вместо float64). www.geeksforgeeks.org
2. Разделение данных на фрагменты. nuancesprog.ru Когда данные слишком велики, чтобы поместиться в памяти, можно воспользоваться опцией Pandas chunksize. nuancesprog.ru Она позволяет разделить данные на фрагменты вместо того, чтобы работать с одним большим блоком. nuancesprog.ru
3. Использование ленивых вычислений. nuancesprog.ru На основе ленивых вычислений построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. nuancesprog.ru Они не загружают данные непосредственно в память. nuancesprog.ru Вместо этого во время чтения происходит сканирование данных, вывод их типов и разбиение на разделы. nuancesprog.ru Вычислительные графы для этих разделов строятся независимо и выполняются только тогда, когда это действительно необходимо. nuancesprog.ru

Также для работы с большими данными в Python можно использовать библиотеку Dask для параллельной и распределённой обработки данных, которая позволяет работать с данными, превышающими объём оперативной памяти. sky.pro