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當處理大數據時，Python 的執行速度可能會較慢。下面是一些方法來提升 Python 處理大數據的效率：
- 使用更高效的數據結構：Python 提供了許多數據結構，如列表、字典和集合。選擇適合你的數據處理需求的數據結構可以提高效率。例如，使用字典來進行快速查找和訪問數據，而不是使用列表。
- 使用合適的庫：Python 的生態系統中有許多高性能的數據處理庫，如 NumPy 和 Pandas。這些庫使用底層的 C 或 Fortran 實現，可以提供更高的執行速度。
- 使用并行處理：Python 提供了多線程和多進程的支持，可以利用多核處理器并行處理數據。將復雜的計算任務拆分成多個子任務，并使用多線程或多進程同時執行可以提高處理速度。
- 優化代碼：通過優化代碼來提高執行速度。例如，避免使用不必要的循環和嵌套，使用矢量化操作來替代循環等。
- 使用生成器和迭代器：使用生成器和迭代器來逐步處理數據，而不是一次性加載整個數據集到內存中。這可以減少內存的使用，并提高處理速度。
- 使用內置函數：Python 提供了許多內置函數，如 map、filter 和 reduce。使用這些函數可以提高代碼的執行速度。
- 使用 JIT 編譯器：使用像 Numba 這樣的 JIT（即時編譯）庫，可以將 Python 代碼即時編譯為機器碼，從而提高執行速度。
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