Python处理海量数据需选对工具、分清场景、合理分工：Pandas适合几GB内数据，Dask兼容Pandas并支持并行，Polars高效适合ETL，PySpark用于TB级生产；读取时分块、列裁剪、用Parquet过滤；计算优先向量化和延迟执行；开发按样本→单机→集群分层推进。
Python 处理海量数据不靠单线程硬扛，关键在选对工具、分清场景、合理分工。
Pandas 在内存充足、数据量在几 GB 以内时很顺手；一旦超过物理内存，容易 OOM 或卡死。这时要换“会并行”的工具：
很多性能问题出在“一上来就读全量”。实际中常有 80% 的列和行根本用不上：
避免写 for 循环遍历 DataFrame 行，也别急着调 .compute()：
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别等上了集群才发现逻辑错。推荐分层开发：
基本上就这些。工具不是越多越好，而是按数据规模、团队熟悉度、部署环境选一个主攻，吃透它比样样都试更高效。
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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