1、适合大数据处理。而不是大数据量处理。如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。大数据量处理使用python的也多。如果单机单核单硬盘大数据量（比如视频）处理。显然只能用c/c++语言了。
2、python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
3、Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，具有一定的局限性：Python在大数据处理方面的优势： 异常快捷的开发速度，代码量少； 丰富的数据处理包，使用十分方便； 内部类型使用成本低； 百万级别数据可以采用Python处理。
4、python本身的执行效率可开发效率都是不错的，是一种很好的选择。当然，如果数据量确实很大， 可以考虑用基于MapReduce的集群计算框架。
5、数据处理：有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家较喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。更多Python知识请关注Python视频教程栏目。
6、题主所谓的大数据量，不知到底有多大的数据量呢？按照我的经验，Python处理个几亿条数据还是绰绰有余的。但，倘若题主想要处理PB级别的数据，单纯依靠Python是不行的，还需要一些分布式算法来进行辅助。其实，大多数公司的数据量并不大，就拿我们数据分析师行业来说。
在FastAPI中，可以使用Python的协程库asyncio来实现异步编程。通过使用async和await关键字，可以定义异步函数，使得请求可以在等待耗时操作的同时处理其他请求。同时，可以使用多线程来增加并发处理能力。Python提供了threading模块来支持多线程编程。可以将每个请求的处理放在一个单独的线程中运行，从而实现并发处理。
如果你的数据互相有关系的话，你就只能用readline一行完了之后再处理一行；如果你的数据是每行不相干的，那你应该可以把文件分成几段，每段分配一个thread处理；如果你的数据时每行不相干，而且你对数据的操作不很复杂的话，应该可以考虑用gpu来代替cpu并行处理。
使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是6版本，但是centos自动安装的是1版本。
数据处理与分析：财务工作涉及大量的数据，如财务报表、交易记录等。Python具有强大的数据处理能力，可以快速地读取、清洗和整理数据，为后续的分析和决策提供支持。例如，可以使用Pandas库进行数据筛选、排序、分组等操作。以及使用NumPy库进行数值计算和统计分析。
谈python在财务中的应用如下：在操作Excel方面：Python用xlwings将数据从Excel导入numpy或pandas分析很方便，自定义方法调用宏也很方便，但需要稍微了解vba的事件。在从各种稀奇古怪的文件，或从网络获取数据时，Python最好用，但自动控制Windows下的各种窗体，代替重复操作读写数据时，ahk或者powershell需要了解。
可以用来处理数据，进行更深层次的数据分析 会计财务都离不开和数据打交道，而且每天有大量重复性工作，所以学习Python最大的用处是：释放大部分人力对数据的处理，解放重复劳动性工作。评估预算的时候，快速数据对比 学会python操作excel，然后可能学一学科学计算的第三方库就差不多了。
Python在应收账款管理中的应用主要体现在数据分析和自动化处理上。它可以用于分析客户的付款行为，预测付款时间，识别潜在的坏账风险。通过Python编写的脚本，可以自动从数据库或财务系统中提取应收账款数据，进行分析和处理。
1、学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。- - 学习数据库基础，应对大规模数据存储 爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
2、爬虫与反爬虫策略 小莫的电影爬虫：提升到百度级模拟，包含IP更换和延时请求 小黎：频率限制、源IP检查、验证码防御，转向前端数据获取和动态token 攻防战术：图像识别应对验证码，PhantomJS/Selenium抓取；加密库混淆与异步前端获取 反反爬策略涉及User-Agent伪装和代理IP使用，遵守Robots协议，避免侵犯隐私和服务器压力。
3、Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。
4、在Python中，可以使用多线程或多进程的方式来爬取大量数据。通过多线程或多进程可以同时进行多个爬取任务，提高数据爬取的效率。
5、实践项目：选择一个简单的网站作为练习对象，尝试使用Python爬虫库进行数据采集。可以从获取网页内容、解析HTML、提取数据等方面进行实践。 深入学习：随着对Python爬虫的熟悉程度提高，可以学习更高级的爬虫技术，如动态网页爬取、反爬虫策略应对等。
