Некоторые методы оптимизации работы с большими текстовыми массивами:

• Разделение данных на фрагменты. 1 Например, с помощью опции Pandas chunksize можно работать с данными по частям, а не с одним большим блоком. 1
• Использование ленивых вычислений. 1 Они позволяют отложить операцию вычисления до того момента, когда возникнет реальная необходимость в результате. 1 На основе ленивых вычислений построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. 1
• Обработка разреженных данных. 2 Этот метод эффективен, когда значительная часть данных содержит нулевые или отсутствующие значения. 2 Эффективное хранение такой информации позволяет сэкономить память и повысить производительность вычислений. 2
• Использование индексов полнотекстового поиска. 4 Они индексируют текстовые столбцы на основе содержащихся в них слов и фраз, что ускоряет поиск определённых слов или фраз в больших блоках текста. 4
• Параллельная обработка. 2 Эта технология позволяет одновременно использовать несколько вычислительных ресурсов для ускорения анализа и обработки данных. 2 Она особенно полезна, когда есть доступ к многоядерному процессору или кластеру машин. 2