python中数据量过大怎样处理

在Python中处理大数据量的方法包括：
1. 逐行处理：读取大型文件时，可以逐行读取并处理每行数据，而不是一次性将全部文件加载到内存中。这样可以减少内存的使用，并下降程序的运行时间。
2. 使用生成器：使用生成器可以按需生成数据，而不是一次性生成全部数据集。这样可以减少内存的使用，并提高程序的运行效力。
3. 分块处理：将大数据集分成多个小块，每次处理一块数据，减少内存的使用。可使用迭代器或分块读取文件的方法来实现。
4. 优化算法：对需要计算的算法，可以通过优化算法来减少计算时间和内存的使用。例如，使用适合的数据结构、避免重复计算、使用并行计算等。
5. 使用数据库：如果数据量非常大，没法一次性加载到内存中，可以斟酌将数据存储在数据库中，并使用数据库查询语言进行处理和分析。
6. 使用并行计算：对需要进行大量计算的任务，可使用并行计算来加速程序的运行。Python中有多个库可以实现并行计算，例如multiprocessing和concurrent.futures。
7. 使用内存映照：对特别大的数据集，可使用内存映照来将文件映照到内存中，以便更高效地读取和处理数据。
8. 使用紧缩技术：如果数据量非常大，可以斟酌使用紧缩技术来减少数据的存储空间和传输时间。Python中有多个库可以用来进行数据紧缩，例如gzip和bz2。
总之，处理大数据量的关键是减少内存的使用和优化算法，可以通过逐行处理、分块处理、使用生成器、优化算法、使用数据库、并行计算、内存映照和紧缩技术等方法来实现。