如何在Python中处理百万级数据？（IO优化、并发、分布式）

在面试里要是被问到“Python怎么处理百万级数据？”，我第一反应就是：兄弟，这问题没标准答案，全看你处理的是什么数据、什么场景。但既然是面试题，就得把思路捋清楚，至少让面试官感觉你脑子里有个体系，不是乱蒙的。下面我就按照我平时的实战经验，从IO优化、并发、再到分布式聊聊。

先说最常见的情况：文件读取。很多人写Python处理数据的时候，动不动就一行open('xxx').read()，完了内存直接爆炸。这要是几万行小文件还行，要是上百万条大文本，直接卡成PPT。所以我一般会用迭代器的方式去读，比如用for line in f这种惰性加载，或者更狠一点，用yield生成器，每次只给你一点点，处理完再往下走。这玩意儿就像往嘴里塞瓜子，你得一颗一颗嗑，不能一把全吞下去。

再进阶一点，可以用mmap。这个是操作系统级别的内存映射，把文件直接丢到虚拟内存里，看着像一整个大数组，实际底层是按需加载的，这样效率就高很多。尤其在处理大文本或者日志的时候，mmap就是神器。但要注意，它对二进制数据更友好，处理UTF-8这种变长编码的时候可能会磕巴。

IO优化还有一个点，就是别老是磁盘和内存之间来回倒腾。比如你用pandas直接读个几GB的CSV，内存直接爆掉。我更推荐用chunksize，分块读，每次拿个十万行处理，结果写到中间文件或者数据库里，再继续下一个。这种批处理思路，老土是老土，但好用。

说完IO，就得聊并发。很多人一提并发就想到多线程，但Python里有个GIL（全局解释器锁）的坑，CPU密集型任务多线程基本没戏，跑不快。但如果是IO密集型，比如爬虫、网络请求、多文件读写，多线程还是能明显提速的。用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor就挺好，比自己撸threading轻松。

那CPU密集型怎么办？答案是多进程。Python的multiprocessing库就能搞，每个进程一套独立的解释器，不受GIL限制。我之前写过一个图像处理的批量脚本，上百万张小图片压缩，多进程一开，CPU飙满，速度起飞。缺点就是内存占用大，每个进程都得自己维护一份数据。如果共享内存是刚需，可以考虑multiprocessing.Manager()或者直接上shared_memory，但这些都麻烦，设计不好就一堆坑。

不过说实话，现在我个人更爱用异步IO。Python3的asyncio配合aiohttp或者aiofiles，在处理海量网络请求和文件时很丝滑。比如爬取百万网页，开十万线程肯定不行，但异步下几千协程是完全可行的。虽然写起来有点别扭，一堆await到处飞，但一旦上手，性能和资源消耗真的比多线程友好。

如果数据量再往上，光靠一台机器就捉襟见肘了，那就得上分布式。Python里有不少轮子，比如Dask和Ray。Dask就像pandas的加强版，可以把大数据分布到集群里处理，还能用熟悉的DataFrame接口。我之前处理过上亿条日志，用Dask写的代码几乎不用改动现有的pandas逻辑，就能在十几台机器上跑起来。Ray更灵活一点，主打任务调度和分布式计算，连机器学习的训练也能搞定。

当然，大部分公司用分布式，最后兜底的还是Hadoop或者Spark。Python也能调用Spark（PySpark），但是说句大实话，PySpark用起来经常让人抓狂。写代码还行，调试巨难受，而且性能和Scala原生比还是差点意思。但不管咋说，它是业界事实标准，你懂一点肯定加分。

顺便提一下数据库场景。很多面试官问“百万级数据”，其实就是想考你如何处理大表查询。如果用Python连数据库，别傻乎乎一条一条查，那效率感人。要么批量SQL（比如IN里放一堆ID），要么用游标分批拉数据。再狠一点，用流式接口，比如PostgreSQL的server-side cursor，直接边查边处理，完全不用担心内存爆掉。

有时候，还要结合缓存来减轻压力。比如你处理百万用户的行为日志，里面有大量重复查询，可以上Redis缓存热点数据。Python操作Redis的库（比如redis-py）也很成熟，简单粗暴。

最后要说的一点是，别迷信Python能单挑所有场景。Python的优势在于开发效率，轮子多，生态好，但性能瓶颈真遇到了，得考虑异构。比如计算密集型的部分丢给Cython或者Numba加速，甚至写C扩展；数据量大到离谱，考虑用专门的大数据平台；机器学习的训练，最好还是交给GPU和专门的框架。

我一直觉得，面试的时候回答这种问题，关键是展现你对不同层次手段的理解：单机IO优化、多线程多进程、异步IO、分布式框架，最后再补一句“根据业务场景选择合适的方案”。这样面试官就知道你不是只会写for循环的人，而是能从架构高度思考问题。

说了这么多，我也想问一句：你们要是真在工作里遇到百万级甚至上亿级的数据，敢不敢只用Python硬刚？还是说，果断上分布式和更高性能的语言？这事儿我一直挺纠结的。

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