python能处理多少量的数据类型(2023年最新整理)

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Python适合大数据量的处理吗

需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题：

1.百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。

2.处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库，C实现的和并行化的；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的，什么库也用不上，用纯python写是自讨苦吃。

python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。

python处理10亿级别数据求助

还没有仔细分析你的算法。第一个感觉，如果没有一个超级计算机，还是想办法优化你的算法。

通常在python里，一个字典只有支持几万到几十万数据量的时候效率最高。字典太大并不适合这种数据类型。

列表也不是存贮效率高的一种方式，通常我们大数据量计算会使用array，最差也要使用blist。

另外range也不可以的。要用xrange。xrange通常不消耗多少内存。range会用很多内存。

你上面的文字描述也没有讲明白你的算法目标。如果你讲得清楚，可以直接帮你优化一下算法。

整型的KEY，完全可以不用字典，只需要一个索引加一个一个数组就可以解决。

总体感觉你自己把算法弄得复杂了，应该可以有更简单得多的算法。先优化算法再做程序吧。即使你用java实现这个功能，也会出现内存不足。另外你代码里可通还有语法错误。

cums1，cums2，cums3应该是一个东西，为什么要弄三份。又不需要改写。一份足够了。

Python适合用于多大数据量级的处理

python的优势在于很多第三方库，计算库之类的，海量计算还是要看分布式的架构了！

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