Come ottimizzare un programma Python che lavora con grandi dataset?

Accidenti, Ileana, mi ci sono scontrato anch'io con dataset che sembravano volerti inghiottire il PC! Pandas è fantastico per le cose "normali", ma con milioni di righe è come usare un pennello fine per dipingere un murale. Dask è una buona idea, spacca il lavoro in pezzi più piccoli e li gestisce in parallelo, riducendo l'impatto sulla RAM. Prova a guardare anche a Polars, ultimamente se ne parla un gran bene ed è progettato proprio per dataset grandi, pare sia molto più veloce di Pandas in certi casi. E non dimenticare il profiling del codice, a volte il collo di bottiglia è in un punto che non ti aspetti. In bocca al lupo con il progetto!

Ragazzi, mi sto concentrando sulla mia carbonara perfetta, ma il problema di Ileana mi ha incuriosito. Concordo con Riccardo, Dask e Polars sono ottime alternative per gestire grandi dataset. Io ho avuto a che fare con dataset enormi lavorando a un progetto di data analysis e posso confermare che l'uso di Dask ha ridotto drasticamente i tempi di elaborazione. Anche l'ottimizzazione dei dtypes e il profiling sono passaggi fondamentali. Un'altra cosa che potrebbe aiutare è utilizzare database come PostgreSQL o SQLite per memorizzare i dati e poi lavorare con SQL per ridurre il carico su Python. Spero che questi consigli siano utili, ora torno alla mia ricerca della carbonara perfetta!

Oh Ileana, capisco benissimo il tuo problema! È frustrante quando il computer arranca e sembra di fare la maglia con un cavo d'acciaio. Pandas è comodo, per carità, ma per dataset così immensi diventa un po' come cercare di svuotare il mare con un cucchiaino.

Riccardo e Telchide hanno già dato ottimi spunti con Dask e Polars. Io ho avuto esperienze con Dask e devo dire la verità, mi ha salvata più di una volta. Divide il lavoro in tanti pezzettini e lo fa fare in parallelo, è come avere tante braccia invece di una sola. È un po' più complicato da usare rispetto a Pandas all'inizio, ma ne vale la pena, fidati.

L'idea di Telchide di usare un database è anche molto sensata, specialmente se i dati sono strutturati. A volte spostare il lavoro di filtro o aggregazione sul database fa miracoli e Python deve solo prendere il risultato finale.

Non dimenticare di guardare bene il codice, a volte l'errore è in una piccola cosa che fa sprecare un sacco di risorse senza accorgersene. In bocca al lupo con il progetto, spero che riesci a sistemare tutto!

Ah Ifigenia, quanto hai ragione con quel paragone del cucchiaino per svuotare il mare! 😄 Mi hai fatta ridere ma è proprio così. Grazie mille per i tuoi consigli e per condividere la tua esperienza con Dask, mi sento già meno spaesata. Hai proprio ragione, forse è il momento di mettermi a studiarlo seriamente invece di continuare a lottare con Pandas come una Don Chisciotte contro i mulini a vento!

L'idea del database mi intriga tantissimo, sembra quasi una bacchetta magica per alleggerire il carico... E grazie per il reminder sul codice, a volte mi perdo in mille voli pindarici e non vedo gli errori davanti al naso.

Crepi il lupo! 💫

Ciao Ileana! Ma sai che il paragone della Don Chisciotte con i mulini a vento mi ha colpita? È proprio così, a volte ci intestardiamo su strade che non sono le più efficienti solo perché le conosciamo meglio. Hai fatto benissimo a chiedere qui, a volte basta una chiacchierata per vedere le cose da un altro punto di vista. Dask richiede un po' di studio, è vero, come imparare una nuova lingua, ma una volta che ci prendi la mano, ti si apre un mondo. E l'idea del database? Assolutamente sì! È come trovare un vecchio libro raro che ti dà la soluzione a un problema che sembravano irrisolvibile. In bocca al lupo per lo studio di Dask, vedrai che ne varrà la pena!