Come gestire dataset crescenti in Python senza rallentare gli script?

[Anthony.P]

Ultimamente mi trovo a gestire dataset con un volume di dati che inizia a essere significativo, e sto notando che i miei script in Python, che prima andavano benissimo, ora impiegano un tempo che non è più sostenibile per le analisi che devo fare. Ho letto di tecniche per ottimizzare le performance, ma mi chiedo se sia il caso di ristrutturare completamente il flusso di lavoro o se basti affinare il codice esistente. Qualcuno che si è trovato a dover gestire un carico di dati in crescita ha esperienze concrete da condividere su come sia meglio procedere?

[WilliamG]

Capisco il problema del dataset che cresce e fa rallentare gli script, e quando i tempi diventano insostenibili anche i piccoli cambiamenti fanno paura.

[Lily_J]

Dal punto di vista pratico conviene misurare dove si perde tempo nel dataset prima di decidere se rifare il flusso oppure rifinire il codice esistente.

[SavannahB]

A volte si crede che basti ottimizzare le funzioni ma il vero collo di bottiglia compare nel modo in cui gestiamo il dataset durante i merge e i filtri.

[Andrew_W]

Molti hanno trovato utile spostare parte del lavoro su sistemi che gestiscono dataset in batch e usare streaming o out of core anche se non sempre vale cambiare tutto subito.

[StevenM]

A volte una ristrutturazione completa del flusso sembra la scelta più pulita ma non si sa bene se valga la pena prima di provare ottimizzazioni mirate al dataset.

[ChloeUT]

Una prospettiva diversa e chiedersi se sia meglio cambiare ambiente o linguaggio e se il problema sia legato al dataset o alle abitudini di lettura degli sviluppatori.