在python中处理大型列表

我有一个数学任务，在其中我应该找到一些组合，等等。这不重要，问题是我试图用itertools模块来做，它在较小的组合（6位）上运行良好，但现在我想对较大的组合（18位）做同样的事所以在这里我遇到了问题，因为我只有8GB的RAM，这个列表大约是5GB，当我的系统运行时，它会消耗所有的RAM，然后程序会丢弃内存错误。所以我的问题是：除了我正在使用的方法（下面的代码），什么是好的替代方法

poliedar\u kom=list（itertools.组合与替换（范围（0,13,18））
poliedar_len=len（poliedar_kom）

所以当我有这个列表和它的长度时，程序的其余部分将遍历列表中的每个值，并用另一个较小列表中的值检查条件。正如我已经说过的，这是个问题，因为这个列表对于我的电脑来说太大了，但我可能做错了什么

注意：我使用的是最新的Python3.8 64位

小结：我的列表太大了，我必须循环检查条件值

编辑：我很感激所有的答案，我现在必须尝试一下，如果你对这个问题有任何新的可能的解决方案，请张贴出来

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编辑2：谢谢大家，你们帮了我很多。我标记了指向Youtube视频的答案，因为它让我意识到我的代码已经生成了。谢谢大家

对于任何需要超过1e4项的应用程序，您应该避免使用python列表，因为它对内存和处理器都非常敏感

对于这种用途，我通常使用numpy数组或pandas数据帧

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如果您对这些不满意，是否有某种方法可以重构算法，使您不会像使用生成器一样将所有值同时保存在内存中？

使用生成器处理大数据范围，代码的时间和空间复杂度不会随大数据量呈指数增长，有关详细信息，请参阅链接：

在你的情况下

1） 将此数量的数据存储在HDD/SDD中的文件或某物中（例如某些SQL数据库或NoSQL数据库），而不是存储在RAM中

2） 编写一个生成器，一个接一个地处理整个列表中的每个列表（一组列表以提高效率），直到结束

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使用mongodb或mysql/mariadb/postgresql之类的工具来存储这么多的数据会对您有好处。

您尝试过使用生成器吗？如果你真的只需要遍历数据，这可能会起作用。我现在正在生成器上读一些东西，我想这可能会起作用，因为我设法将列表保存到.txt文件中，并且每一行都是一个值。你能告诉我在哪里可以看到一个这样的例子吗，因为我以前从未使用过这些。谢谢你的回答，我不是Python的专家，所以如果你能告诉我一些关于如何使用numpy数组的指南的话？numpy数组是类似C的数据结构。它们的许多效率来自于这样一个事实，即在初始化时分配内存，并且内存大小此后是不变的。更多信息，请参阅以下初学者指南：