在Python中将大型对象保留在内存中的同时更改代码

我有一个应用程序，它首先从磁盘加载一个大的pickled trie（173M），然后使用它进行一些处理。我经常对处理部分进行更改，这很不方便，因为加载trie大约需要15分钟。我正在寻找一种方法来消除测试期间的重复加载，因为trie从未改变

我不能做的一件事是使用更小版本的trie

到目前为止，我的想法是memcached，并将trie转换为一个web服务，它接受查询并返回我需要的数据

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我要寻找的是一条最省力的路径，在这种情况下，我可以重复更改和重新加载处理代码，同时保持对内存中trie的访问。直接引用树会更好，因为这将需要最少的代码更改，但实际上我希望最小化总体工作量。

您可以尝试使用Pythons内置方法或项目。

重新加载的常见问题是实例绑定到类的旧版本。如果不保留旧实例，

reload

很简单，效果也很好。

对-我假设情况就是这样，并修改了我的代码，在重新加载后在重新加载的模块中构造一个类的新实例。这是模块中我唯一需要的部分，而且我只需要一个，所以它工作得很好。数据库不能工作有什么特别的原因吗？我想不出它能工作的原因。