Расскажи про опыт решения специфической задачи

Однажды мне нужно было обрабатывать большие CSV-файлы (10+ GB) без загрузки в память. Использовал pandas с chunksize, но столкнулся с проблемой агрегации данных между чанками.

Решение:

1. Чтение файла по частям:

chunk_iter = pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=100000)

2. Постепенная агрегация:

total_sum = 0
for chunk in chunk_iter:
    total_sum += chunk['value'].sum()

3. Для сложных операций (groupby) использовал временные файлы или БД (SQLite).

Ключевые моменты:

• Минимизация памяти через итеративную обработку
• Использование dtype для оптимизации
• Очистка временных данных после обработки

Этот подход позволил обрабатывать файлы на слабых серверах без OOM-ошибок.