我做数据挖掘研究，经常有 Python 脚本从 SQLite 数据库、CSV 文件、pickle 文件等加载大型数据集。在开发过程中，我的脚本经常需要更改，我发现自己等待 20 到 30 秒等待数据装载。
加载数据流（例如从 SQLite 数据库）有时可行，但并非在所有情况下都有效——如果我需要经常返回数据集，我宁愿支付加载数据的前期时间成本。
到目前为止，我最好的解决方案是对数据进行二次采样，直到我对最终脚本感到满意为止。有没有人有更好的解决方案/设计实践？
我的“理想”解决方案将涉及巧妙地使用 Python 调试器 (pdb)，以便数据保持加载在内存中，我可以编辑我的脚本，然后从给定点恢复。
一种方法是将加载和操作脚本保存在单独的文件 X 和 Y 中，并已X.py阅读
import Y
data = Y.load()
.... your code ....
编写代码时X.py，您可以从文件中省略这部分并在交互式 shell 中手动运行它。然后您可以修改X.py并import X在 shell 中执行以测试您的代码。
编写一个脚本来执行选择、对象关系转换，然后将数据腌制到本地文件。您的开发脚本将首先解开数据并继续。
如果数据明显小于物理 RAM，则可以内存映射两个进程之间共享的文件，并将腌制数据写入内存。
Jupyter notebook 允许您将大型数据集加载到内存驻留数据结构中，例如一个单元格中的 Pandas 数据帧。然后，您可以在后续单元格中对该数据结构进行操作，而无需重新加载数据。