使用 dcc.Store() 时哪种存储类型适合大数据
which storage type is good for large data when using dcc.Store()
当对大数据使用dcc.Store()时，哪种存储类型好，内存、本地还是会话？
我得到一个错误
IOPub data rate exceeded.
The notebook server will temporarily stop sending output
to the client in order to avoid crashing it.
To change this limit, set the config variable
`--NotebookApp.iopub_data_rate_limit`.
Current values:
NotebookApp.iopub_data_rate_limit=1000000.0 (bytes/sec)
NotebookApp.rate_limit_window=3.0 (secs)
网页也崩溃如下图：
此组件不用于存储大型数据集...它是存储一些将在应用程序中使用的数据的好组件；
此外，Dash 并不是像您提到的那样适合大数据项目的框架。
如果您需要一些额外的帮助，请随时给我发消息 pvt。
使用 dcc.Store 有限制。它将数据存储在浏览器中，这对于 large/very 大型数据集来说并不理想，甚至不适用，因为会出现性能问题。这是组件的这些限制的 list。
如果您打算使用 Dash 可视化大型数据集，我推荐一个很棒的工具，它结合了 Django 和 Dash，称为 django-plotly-dash。本质上，您将使用其 model-view 方法在 django 中处理所有后端，然后在将与 django 后端集成的 dash 中构建您的仪表板。因此，您可以在回调中查询数据库，而不是使用 dcc.Store 来存储任何大型数据集，从而更有效地可视化大型数据集。
当对大数据使用dcc.Store()时，哪种存储类型好，内存、本地还是会话？
我得到一个错误
IOPub data rate exceeded.
The notebook server will temporarily stop sending output
to the client in order to avoid crashing it.
To change this limit, set the config variable
`--NotebookApp.iopub_data_rate_limit`.
Current values:
NotebookApp.iopub_data_rate_limit=1000000.0 (bytes/sec)
NotebookApp.rate_limit_window=3.0 (secs)
网页也崩溃如下图：
此组件不用于存储大型数据集...它是存储一些将在应用程序中使用的数据的好组件；
此外，Dash 并不是像您提到的那样适合大数据项目的框架。
如果您需要一些额外的帮助，请随时给我发消息 pvt。
使用 dcc.Store 有限制。它将数据存储在浏览器中，这对于 large/very 大型数据集来说并不理想，甚至不适用，因为会出现性能问题。这是组件的这些限制的 list。
如果您打算使用 Dash 可视化大型数据集，我推荐一个很棒的工具，它结合了 Django 和 Dash，称为 django-plotly-dash。本质上，您将使用其 model-view 方法在 django 中处理所有后端，然后在将与 django 后端集成的 dash 中构建您的仪表板。因此，您可以在回调中查询数据库，而不是使用 dcc.Store 来存储任何大型数据集，从而更有效地可视化大型数据集。