處理大數據集時，Python 的集合（set）可能會遇到內存限制。為了解決這個問題，您可以采用以下方法：

1. 使用生成器（generator）： 如果您有一個很大的數據集，可以將其轉換為一個生成器，這樣您可以在迭代過程中逐個處理數據，而不是一次性將所有數據加載到內存中。例如，假設您有一個包含大量整數的文件，您可以使用以下代碼創建一個生成器：

   def read_large_file(file_path):
       with open(file_path, 'r') as file:
           for line in file:
               yield int(line.strip())
   
   large_set = set(read_large_file('large_dataset.txt'))
   

2. 分批處理（batching）： 您可以將數據集分成較小的批次，然后分別處理這些批次。這樣可以減少內存使用，同時仍然可以利用集合的特性（如快速查找和去重）。例如：

   def batch_process(data, batch_size):
       for i in range(0, len(data), batch_size):
           batch = data[i:i + batch_size]
           yield set(batch)
   
   large_set = set()
   for batch_set in batch_process(your_large_dataset, 1000):
       large_set.update(batch_set)
   

3. 使用外部存儲（external storage）： 如果您的數據集非常大，以至于無法完全容納在內存中，您可以考慮使用外部存儲（如數據庫或分布式緩存）來存儲和處理數據。例如，您可以將數據存儲在關系型數據庫中，然后使用 SQL 查詢來處理數據。或者，您可以使用像 Redis 這樣的分布式緩存系統來存儲和處理數據。

4. 使用多進程或多線程（multiprocessing or multithreading）： 如果處理數據的速度較慢，您可以考慮使用多進程或多線程來加速處理過程。Python 的 multiprocessing 和 threading 庫可以幫助您實現這一點。請注意，由于全局解釋器鎖（GIL）的存在，多線程可能不適用于 CPU 密集型任務。在這種情況下，多進程可能是更好的選擇。

總之，處理大數據集時，您需要根據具體情況選擇合適的方法。生成器、分批處理、外部存儲以及多進程或多線程都是可以考慮的解決方案。