我在处理大型文件和数据集时遇到了困难，通常范围从1到2 GB甚至更大。我面临的主要挑战是由于可用RAM耗尽而导致进程被终止。我需要在这些文件上执行各种操作，例如遍历整个数据集，访问大变量并为其赋值，以及在整个过程中维护对整个文件的读访问权限。
我正在寻求有关工具、技术和最佳实践的建议，这些建议可以帮助我有效地管理内存使用，同时仍然能够执行这些必要的功能。我想确保我可以处理整个数据集，而不会遇到内存限制。
我希望得到指导的一些具体问题是:
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高效迭代:如何有效地迭代一个大文件或数据集，而不将整个文件一次加载到内存中?是否有允许流式或部分加载数据的库或方法?
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内存优化技术:在处理大文件时，是否可以采用任何特定的技术或策略来减少内存消耗?如何优化数据结构和算法以最小化内存使用?
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外部内存处理:是否有任何工具或方法可以通过利用外部内存或基于磁盘的存储来促进处理大文件?如何利用这些技术来克服RAM限制?
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压缩和分块:文件压缩技术可以有效地用于减少内存占用吗?如何将大文件分成更小的、可管理的块进行处理?
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并行处理:是否有机会将处理任务并行化，从而在多个核心或机器上分配内存负载?如何利用并行计算的强大功能来优化内存使用?
我将感谢任何建议，代码示例，或推荐的库，可以帮助解决这些内存相关的挑战。提前感谢您宝贵的见解和专业知识!
一般来说，您可以使用内存映射文件，这样就不会映射存储设备中的虚拟内存的一部分。这使您能够对无法装入RAM的内存映射的使用空间进行操作。请注意，这比RAM慢得多(天下没有免费的午餐)。您可以使用Numpy通过Numpy .memmap相当透明地做到这一点。另外，还有mmap。出于性能考虑，您可以在内存映射段中对块进行一次读写操作。