一、使用生成器
中非常实用的一种数据类型，可以帮助大家节省大量内存。通过使用yield语句，大家可以在需要时生成数据，而不是一次性将所有数据加载到内存中。即使处理大数据集，也可以快速高效地完成任务。
二、使用迭代器
中另一种非常实用的数据类型。与生成器类似，迭代器可以帮助大家节省大量内存。当大家需要处理大数据集时，可以使用迭代器逐个获取数据，而不是一次性将所有数据加载到内存中。程序的内存占用就会大大降低，从而解决卡顿问题。
三、使用内存映射文件
内存映射文件是一种高效的数据处理方式。它可以将文件映射到进程的虚拟内存空间中，从而可以像访问内存一样访问文件。即使处理大文件，也可以快速高效地完成任务，
四、使用多进程或多线程
中的多进程和多线程可以帮助大家同时处理多个任务，从而提高程序的效率。当大家需要处理大量数据时，可以使用多进程或多线程将任务分解成多个子任务，然后并行执行。即使处理大数据集，也可以快速高效地完成任务，
五、使用垃圾回收机制
中的垃圾回收机制可以帮助大家及时释放不再使用的内存，从而减少内存占用。当大家处理大量数据时，可以使用垃圾回收机制及时释放不再使用的内存，从而避免内存占用过大。
六、使用第三方库
Pydas等库可以帮助大家高效地处理大量数据，
内存过大的卡顿问题的有效办法。当大家需要处理大量数据时，可以根据实际情况选择不同的方法来提高程序的效率，从而更好地完成任务。