Comment gérer de grands ensembles de données en Python sans manquer de mémoire ?

1 Utiliser des générateurs

Les générateurs en Python sont un moyen fantastique d’itérer sur des données sans tout charger en mémoire en même temps. Lorsque vous utilisez une expression ou une fonction génératrice, Python génère des éléments un par un plutôt que de créer une liste complète en mémoire. Par exemple (x*x pour x dans la plage(1000000)) crée un générateur pour calculer des carrés sans stocker un million d’entiers simultanément. Cette approche d’évaluation paresseuse est particulièrement utile pour le traitement de grands ensembles de données où un seul enregistrement doit être consulté à la fois.

2 Optimiser les données

L’optimisation des types et des structures de données est cruciale pour la gestion de la mémoire. Les types de données standard de Python ne sont pas toujours les plus économes en mémoire. Par exemple, en utilisant tableau du module de matrice pour des données homogènes peut économiser de la mémoire sur une liste. De plus, le Pandas La bibliothèque offre des types de données tels que des catégories optimisées pour l’utilisation de la mémoire. En choisissant le bon type de données pour votre ensemble de données, vous pouvez réduire considérablement l’empreinte mémoire de votre programme.

3 Utilisez des pandas

Le Pandas est une centrale électrique pour la manipulation et l’analyse de données en Python. Il fournit des fonctions pour lire les données en morceaux, ce qui est inestimable lorsqu’il s’agit de fichiers volumineux. Le lire_CSV , par exemple, a une fonction Taille des morceaux qui vous permet de spécifier le nombre de lignes par bloc. En traitant ces morceaux de manière séquentielle, vous pouvez travailler avec des jeux de données qui ne tiendraient pas en mémoire autrement.

4 Bibliothèque Dask

Dask est une bibliothèque de calcul parallèle qui s’intègre parfaitement aux bibliothèques Python existantes telles que Pandas et NumPy . Il est conçu pour fonctionner avec de grands ensembles de données qui ne tiennent pas en mémoire en divisant l’ensemble de données en morceaux plus petits et gérables. Dask exécute ensuite des opérations sur ces morceaux en parallèle, optimisant ainsi l’utilisation des ressources de votre ordinateur. Cela permet de gérer des jeux de données plus volumineux que la mémoire sur une seule machine.

6 Profilage de la mémoire

Le profilage de la mémoire est une pratique essentielle pour identifier les parties gourmandes en mémoire de votre code. Des outils comme le mémoire_profileur peut vous aider à surveiller l’utilisation de la mémoire en temps réel. En identifiant les fonctions ou les lignes de code qui consomment le plus de mémoire, vous pouvez les refactoriser ou les optimiser pour qu’elles soient plus efficaces. Le profilage régulier de la mémoire garantit que vos stratégies de gestion des données restent efficaces à mesure que vos jeux de données augmentent en taille.