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대규모 데이터 처리를 위한 파이썬 메모리 최적화

#python #optimization #memory-management #generators

수천만 개의 레코드를 처리할 때 메모리 부족 오류를 방지하기 위해 제너레이터와 메모리 뷰를 활용하여 데이터 처리 파이프라인을 재설계하십시오.

제공된 CSV 데이터 세트(가상의 1억 행)를 효율적으로 처리하여 통계치를 계산하는 함수를 작성하세요. Pandas를 사용하지 않고 내장 모듈만을 사용하되, 메모리 사용량을 최소화하기 위해 `yield` 키워드를 활용한 제너레이터 패턴과 `itertools` 모듈을 적극 활용해야 합니다. 또한, 메모리 효율성을 높이기 위해 `__slots__`를 사용한 사용자 정의 클래스 구조도 제안하십시오.