Коротко — самый простой и почти всегда самый быстрый путь: использовать C-оптимизированную структуру вместо ручного цикла. Ниже — варианты, компромиссы и когда что выбирать.
Рекомендованные реализации (с кодом):
- collections.Counter (рекомендация по умолчанию, очень быстро и удобно)
Python:
```
from collections import Counter
with open("big.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
# если tokens уже список: freq = Counter(words)
freq = Counter()
for line in f:
freq.update(line.split())
```
Или для одного списка/генератора:
```
freq = Counter(words) # O(n) по токенам
```
- defaultdict или dict.get (быстро, чуть менее удобно чем Counter)
```
from collections import defaultdict
freq = defaultdict(int)
for w in words:
freq[w] += 1
```
или
```
freq = {}
for w in words:
freq[w] = freq.get(w, 0) + 1
```
- Быстрая токенизация / чтение (часто узкое место — разбиение текста)
- Для больших файлов используйте стриминг (по строкам) или mmap и байтовые операции: `mmap` + `m.split()` для более быстрой работы без создания большого списка токенов.
- Компилированные регулярки: `re.compile(...).finditer(...)` обычно быстрее, чем многоразовый `re.split`.
- Параллелизм (если файл очень большой и CPU-бинден):
- Разделите файл на чанки, запускайте несколько процессов (multiprocessing), каждый считает Counter, затем объедините: `total = sum(counters, Counter())` или последовательное `update`.
- Учтите накладные расходы на сериализацию/слияние; выигрывает при многокорых CPU и больших данных.
- Когда память критична — приближённые структуры или внешнее хранилище:
- Count-Min Sketch — очень мало памяти, но даёт приближённые частоты (с контролируемой ошибкой).
- Внешние key-value хранилища (LMDB, RocksDB) или сортировка на диске + unix sort/uniq для пост-обработки, если уникальных слов слишком много для RAM.
Временные и пространственные характеристики (общее):
- Подсчёт частот через хеш-таблицу (dict/Counter) — среднее время $O(n)$ по числу токенов; вставка/обновление каждого слова амортизированно $O(1)$.
- Память пропорциональна числу уникальных слов $m$: $O(m)$. На один элемент в dict обычно уходит порядка $\sim 60-100$ байт плюс размер строки (зависит от реализации и версии Python).
- Count-Min Sketch: время $O(n)$, память существенно меньше (фиксирована по параметрам), но ответы приближённые.
Профилирование и как оно влияет на выбор:
- Всегда профилируйте прежде чем оптимизировать: используйте `cProfile`, `line_profiler`, `memory_profiler`, `timeit`.
- Если профилирование показывает, что основное время уходит на токенизацию/регулярки → оптимизируйте парсер (байтовые операции, упрощённые split, C-библиотеки).
- Если узкое место — сама операция инкремента/мэппинг → используйте `Counter`/`defaultdict` или переход на C-расширение (Cython) / PyPy.
- Если память — узкое место → рассмотрите внешнее хранилище или приближённые алгоритмы (Count-Min Sketch).
- Не оптимизируйте «на глаз»: часто замена `for/if` на `Counter` даёт огромный выигрыш, но специфичные улучшения (параллельность, mmap, Cython) нужны только после профайла.
Дополнительные практические советы:
- Избегайте создания большого списка токенов (сперва .split() всего файла) — лучше стримить и `update` по порциям.
- Для частого доступа к top-k: `Counter.most_common(k)` реализована оптимально частично.
- Для очень больших потоков рассмотрите использование PyPy (для долгих циклов) или написание горячей части на C/Cython.
- Тестируйте на реальном наборе данных — поведение и узкие места зависят от распределения слов и размера словаря.
Краткое резюме:
- Первое действие: профилирование.
- Практическое правило: используйте `collections.Counter`/`defaultdict(int)` + стриминг и быструю токенизацию.
- Если память/скорость всё ещё проблемы — смотрите в сторону приближённых структур (Count‑Min), внешних БД или распараллеливания с аккуратным мерджем.