Основные проблемы словарей с большими данными в Python: - **Потребление памяти** – словари хранят данные в хеш-таблицах, что требует больше памяти по сравнению с другими структурами (например, массивами NumPy). При больших объемах это может привести к нехватке RAM. - **Замедление операций** – при увеличении размера словаря операции вставки/поиска могут деградировать из-за коллизий хешей (хотя CPython хорошо оптимизирован). - **Низкая локальность данных** – данные хранятся не последовательно в памяти, что ухудшает производительность при итерациях. Пример с измерением памяти: ``` import sys big_dict = {i: i*2 for i in range(10**6)} print(sys.getsizeof(big_dict)) # Может показать >30MB ``` Альтернативы для больших данных: - Использовать `numpy.ndarray` или `pandas.DataFrame` для числовых данных - Рассмотреть `shelve` или базы данных (SQLite) для персистентного хранения - Для read-only данных можно использовать `frozendict` или `immutables.Map`