Основные проблемы при работе с большими словарями в Python: - **Потребление памяти** - словари хранят данные в хеш-таблицах, что требует больше памяти по сравнению с другими структурами. При больших объемах это может привести к нехватке RAM. - **Замедление операций** - хотя доступ O(1), при коллизиях хешей и рехешировании операции могут замедляться. Особенно заметно при частых вставках/удалениях. - **Невозможность сериализации** - pickle может не справиться с очень большими dict, потребуется разбивать на части. Пример с потреблением памяти: ``` import sys big_dict = {i: i*2 for i in range(10**6)} print(sys.getsizeof(big_dict)) # Может показать >30MB ``` **Решения**: - Использовать `sys.getsizeof()` для мониторинга - Рассмотреть альтернативы: базы данных, массивы NumPy - Для read-only данных - `frozendict` или namedtuple - Использовать генераторы вместо хранения всех данных