Основные сложности при обработке больших данных в Python: - **Потребление памяти** - стандартные структуры данных (list, dict) неэффективны для больших объемов. Решение: использовать генераторы, `pandas.DataFrame` с `chunksize`, специализированные библиотеки (Dask, Vaex). ``` # Чтение большого файла по частям import pandas as pd for chunk in pd.read_csv('large.csv', chunksize=10000): process(chunk) ``` - **Производительность** - GIL ограничивает параллелизм. Решение: multiprocessing, asyncio, Cython или вынос тяжелых вычислений в C/Rust. - **Работа с файлами** - проблемы с форматами (CSV медленный, JSON тяжелый). Решение: бинарные форматы (Parquet, Feather) или базы данных. - **Распределенные вычисления** - сложность масштабирования. Решение: PySpark, Dask Distributed. - **Отладка** - сложно локализовать ошибки в большом потоке данных. Решение: логгирование, проверка на сэмплах данных.