Python凭借简洁语法和丰富生态成为大数据量处理的主流开发语言之一，但存在单进程内存限制和GIL锁瓶颈等问题，开发者可通过内存优化、分布式架构选型、流式处理框架搭配三类核心路径，结合成熟工具链实现TB级以上数据集的稳定处理。文章展示了主流内存优化工具的定量对比表格，介绍了分布式计算与流式处理的技术选型，还提及大数据处理的合规与成本控制策略，提到可通过PingCode提升项目协作与可追溯性，未来生成式AI与WebAssembly技术将推动Python大数据处理的自动化与性能提升。