背景
我正在为一个计算语言学项目开展一个计算密集型项目，但我遇到的问题非常普遍，因此我希望其他人也会感兴趣的解决方案。
要求
我必须编写的这个特定程序的关键方面是它必须:
第 1 步和第 2 步并不难高效完成:只需使用生成器并拥有数据分析管道即可。最大的问题是操作 3(以及连接 4)
括号:技术细节
如果构建向量的实际过程影响解决方案:
对于语料库中的每一行，一个或多个向量必须更新其基础权重。
如果您根据 python 列表来考虑它们，每一行在处理时都会更新一个或多个列表(如果需要，创建它们)，方法是将这些列表在一个或多个索引处的值增加一个值(可能不同基于指数)。
向量不相互依赖，语料库行的读取顺序也无关紧要。
尝试的解决方案
关于如何做到这一点，有三个极值:
所有这些选项都相当棘手。 1 只是用完所有系统内存，它会 panic 并缓慢爬行。 2 太慢了，因为 IO 操作并不快。出于同样的原因，3 可能甚至比 2 还要慢。
目标
一个好的解决方案包括:
问题是我不太确定该怎么做。担心诸如 RAM 之类的系统属性似乎有点不合情理，但我看不出如何在不考虑这一点的情况下以最佳方式解决此类问题。结果，我真的不知道如何开始做这种事情。
问题
有谁知道如何解决这类问题？我的 python 根本不是这种事情的正确语言？或者是否有一个简单的解决方案可以最大限度地(在合理范围内)从内存中完成多少工作，同时最大限度地减少必须从磁盘读取或写入数据的次数？
非常感谢您的关注。我期待看到 stackoverflow 的聪明才智可以为我带来什么。
其他详情
运行此问题的机器通常有 20 多个内核和约 70G 的 RAM。该问题可以并行化(类似于 MapReduce)，因为可以从语料库的片段构建一个实体的单独向量，然后将其相加以获得本应从整个语料库构建的向量。
部分问题涉及确定在需要进行磁盘写入之前可以在内存中构建多少限制。 python 是否提供任何机制来确定有多少可用 RAM？
最佳答案
看看pytables .优点之一是您可以处理存储在磁盘上的大量数据，就像它在内存中一样。
编辑:因为 I/O 性能将成为瓶颈(如果不是瓶颈)，您将需要考虑 SSD 技术:每秒高 I/O 并且几乎没有搜索时间。您的项目大小非常适合当今经济实惠的 SSD“驱动器”。
关于python - 最小化在 Python 中对磁盘的读取和写入以进行内存繁重的操作，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7381258/
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