在 Linux 系統中，使用 xlwt 庫處理大量數據時，可以采取以下策略來優化性能和內存占用：

1. 分批寫入數據：將數據分成多個批次，每次只處理一部分數據，這樣可以減少內存占用。例如，你可以每次處理 1000 行數據，然后將其寫入 Excel 文件，直到所有數據都被處理。

import xlwt

def write_data_to_excel(data, file_name):
    wb = xlwt.Workbook()
    ws = wb.add_sheet('Sheet1')

    for row_idx, row_data in enumerate(data):
        for col_idx, cell_data in enumerate(row_data):
            ws.write(row_idx, col_idx, cell_data)

    wb.save(file_name)

# 示例數據
data = [['A', 'B', 'C']] * 1000

# 分批寫入數據
batch_size = 100
for i in range(0, len(data), batch_size):
    batch_data = data[i:i + batch_size]
    write_data_to_excel(batch_data, f'output_{i // batch_size}.xls')

2. 使用 xlwt 的壓縮模式：xlwt 支持壓縮模式，可以減小生成的 Excel 文件的大小。要啟用壓縮模式，只需在創建 Workbook 對象時設置 compression 參數為 1。

wb = xlwt.Workbook(compression=1)

3. 使用虛擬內存：如果數據量非常大，可以考慮使用虛擬內存（例如，Python 的 mmap 模塊）來存儲數據。這樣可以將數據存儲在磁盤上，而不是內存中，從而減少內存占用。但請注意，這可能會降低處理速度。

4. 使用多線程或多進程：如果你的系統有多個 CPU 核心，可以考慮使用多線程或多進程來并行處理數據。這樣可以充分利用系統資源，提高處理速度。但請注意，這可能會增加內存占用。

5. 優化數據結構：在處理數據時，盡量使用更緊湊的數據結構，例如 NumPy 數組或 Pandas DataFrame。這些數據結構通常比 Python 原生的列表和字典更節省內存。

6. 釋放不再使用的內存：在處理數據時，盡量及時釋放不再使用的內存。例如，當你完成一批數據的處理后，可以使用 del 語句刪除不再使用的變量，然后調用 gc.collect() 強制執行垃圾回收。

import gc

# 處理數據...

del data
gc.collect()

通過采用這些策略，你可以在 Linux 系統中使用 xlwt 庫更高效地處理大量數據。