数据处理为什么慢？
1.解释型语言
是一门解释型语言，每次运行都需要解释器对代码进行解释和执行。相比于编译型语言，解释型语言的运行速度更慢。
2.全局解释锁
的多线程并不能真正发挥多核CPU的优势。
3.动态类型
需要在运行时进行类型检查和转换，导致效率下降。
4.内存管理
需要花费更多的时间和内存来跟踪和管理内存。
二、如何提升处理速度？
Pydas
Pydas中用于数据处理和科学计算的重要库。它们使用C语言编写，可以提高数据处理的速度。
2.使用JIT编译器
eba的处理速度。
3.使用并行处理
的处理速度。
中直接调用C语言函数。
Pydas的处理速度，使其更适合大规模数据处理和科学计算。