在Python中，处理非常大的数字时，可以使用以下几种方法来存储和处理这些数字：
使用内置的`int`类型
Python的内置`int`类型可以处理任意大小的整数，因此可以直接用于大数字的计算和存储。
python
a =
b =
c = a + b
d = a * b
使用`decimal`模块
对于需要高精度计算的浮点数，可以使用`decimal`模块。
python
from decimal import Decimal
a = Decimal（'1.'）
b = Decimal（'9.'）
c = a + b
d = a * b
使用`pickle`模块
`pickle`模块可以将Python对象序列化为二进制格式，并保存到文件中，也可以从文件中反序列化读取对象。
python
import pickle
存储
list1 = [123, 'xiaopingguo', 54, [90, 78]]
with open（'list1.pickle', 'wb'） as list_file:
pickle.dump（list1, list_file）
读取
with open（'list1.pickle', 'rb'） as list_file:
list2 = pickle.load（list_file）
print（list2）
使用数据库
对于非常大的数据集，可以将数据存储在数据库中，利用数据库的索引和查询功能来高效地处理数据。
使用内存映射文件
内存映射文件可以将大文件映射到虚拟内存中，减少磁盘I/O的开销，提高读写速度。
使用第三方库
例如`gmpy2`库，它提供了对GMP（GNU Multiple Precision Arithmetic Library）的支持，可以处理任意精度的算术运算。
python
import gmpy2
a = gmpy2.mpz（）
b = gmpy2.mpz（）
c = a + b
d = a * b
选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求。需要注意的是，处理大数据量时还应考虑内存管理、计算效率等因素
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