你好，我想用python做文本分析，我要怎么用储存这些文本呢？可能很大每一条文本可能1000000中文字符

在Python中进行大规模文本分析，存储每个文本可以考虑以下几个选项：

1. 文件存储：如果你的数据不是实时处理并且文件大小允许，你可以将文本保存到文本文件（如`.txt`或`.csv`），每一行代表一条文本。对于大文件，可以分块读取，比如每读取一部分就进行处理。

with open('big_text_file.txt', 'a', encoding='utf-8') as file:
    for line in large_text.split('\n'):
        # 这里是对每一行进行预处理的操作
        file.write(line + '\n')

2. 数据库存储：如果数据量非常大，可以考虑使用数据库系统，如MySQL、SQLite或NoSQL数据库如MongoDB。这样可以方便地索引和查询数据。

import sqlite3

# 创建连接
conn = sqlite3.connect('text_analysis.db')
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute("""
CREATE TABLE texts (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    content TEXT
)
""")

# 插入文本
for i, text in enumerate(large_text_split):
    cursor.execute("INSERT INTO texts (content) VALUES (?)", (text,))
    if i % 1000 == 0:
        conn.commit()  # 提交防止一次性插入太多数据导致内存溢出
conn.commit()

3. 分布式存储：如果需要超大数据处理，可以考虑使用分布式存储如Hadoop HDFS或云存储服务（如AWS S3或Google Cloud Storage），然后通过MapReduce或Spark等工具进行处理。

4. 利用Python库：Pandas库提供了DataFrame结构，可以暂时将大量文本存储在内存中，直到你需要分析的时候再加载。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'id': range(len(large_text)), 'content': large_text_split})

记得定期清理不再需要的临时数据，保持磁盘空间充足。