下边是我写的一段代码，随机生成100万条4列数据，并放到dict里边，然后把内容写到txt文件中
Python code:
#!/usr/bin/python2.5
import random
import time
time.sleep(5)
shapes = {}
print "--------------START---------------------------"
for i in range(1000000):
shape_id = str(random.randint(0, 10000))
r1 = str(random.randint(0, 1000000))
r2 = str(random.randint(0, 1000000))
r3 = str(random.randint(0, 1000000))
r4 = str(random.randint(0, 1000000))
shapes.setdefault(shape_id, []).append([r1, r2, r3, r4])
print '---------------Dictionary---------------------'
time.sleep(5)
f = open("test.txt", "w")
for shape_id, res in shapes.items():
for (r1, r2, r3, r4) in res:
f.write(shape_id + ',' + r1 + ',' + r2 + ',' + r3 + ',' + r4 + '\n')
f.close()
当我执行的时候，生成了shapes的时候内存占用到达了200MB多，但是生成文件的时候只有30MB多一点，这是为什么能？这个办法能否有优化，因为我可能要导入500M的文件，像这样的话可能需要3-4g的内存空间来存储它，但是本地的内存显然不够，不知道大家有没有办法来优化它？
谢谢
谢谢楼上的
我的问题是20mb的数据导入到DICT中，内存占用了100多MB
有办法解决这个问题吗？
好像bsDDB 只能保存String。
我的KEY 是一个ID ，对应着一个list,list 中有很多tuple，例如
123=>[(2,3,4),(3,4,5)...]
234=>[(2
