Python 小白求助，如何快速循环百万条数据？

用for循环直接遍历百万条数据确实慢，核心是避免在Python层做低效循环。给你两个最实用的方案：

方案一：用NumPy向量化计算（首选） 如果你的数据能放进数组做批量计算，速度能提升几十到上百倍：

import numpy as np

# 假设要对百万个数字都加1
data = np.random.rand(1_000_000)  # 百万随机数
result = data + 1  # 向量化操作，瞬间完成

方案二：用Pandas处理表格数据 如果是CSV这类结构化数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('large_file.csv')
# 所有列乘以2，比循环快得多
df = df * 2  

如果必须逐条处理，试试这些技巧：

1. 用列表推导式代替append()：

# 慢
result = []
for x in data:
    result.append(x*2)

# 快
result = [x*2 for x in data]

1. 用map()函数：

result = list(map(lambda x: x*2, data))

1. 用PyPy解释器（纯Python代码能快2-10倍）

2. 用内置filter()/itertools处理过滤需求

关键点：百万条数据在内存里大概占8-80MB，现代计算机完全能hold住。瓶颈通常在于你的处理逻辑是不是向量化的。

一句话建议：能用NumPy/Pandas向量化就别用Python循环。