リストのためのPythonのネイティブ機能は、完全にロック辞書&を設定します。データが本当に大きくなったときにネイティブ機能を使用し続ける方法はありますか?私が取り組んでいる問題は、非常に大きなリストのマッチング(交差)です。私はまだ限界を押し進めていません - 実際には私は限界が何であるか分かりませんし、データが予想通りに成長した後に大きな再実装で驚いて欲しくないです。データベースを使用してPythonリスト、セット、または辞書を不可視に実装できますか?
Google App Engineのような実用的な規模の制限を宣言し、永遠にそのままネイティブ機能を使用し続け、これについて実際には考えていないものに展開するのは妥当ですか?
リスト、セットまたはディクショナリがPython管理のメモリとDBのどちらにあるのかを隠すことのできるPythonの魔法がありますか?物理的なデータの展開はコードの中とは区別できますか?
あなたは、Python Super Expertさん、リストを扱い、データ量が増えるにつれて& dictsをどうやって設定しますか?
氏とPythonのスーパーエキスパート*は[pythonistas](http://pythonist.net/~goodger/projects/pycon/2007/idiomatic/handout.html)*と呼ばれています。 ;-) – Aufwind
任意のPythonオブジェクトをシリアライズしてデシリアライズするのは非常に難しくありませんが、pickle/jsonなどを使用してint、str、list、dictなどのPythonオブジェクトのサブセットを永続化するのは簡単です。ただし、データの永続性は、問題の小さな部分のみで構成されます。解決しなければならないもう一つの問題は、オブジェクトをデータベースにマップするためのマッパーを作成する必要があることです。 PostgreSQLやMySQLなどのリレーショナルデータベースを使用している場合は、SqlalchemyのようなORMを見てみましょう。ただし、GAEのbigtableしか使用できない場合は、独自のORMを書く必要があります。 –
@Druss:さあ。自分のために、私はヘビの魅力的な人です。 –