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在處理大數據量時，優化迭代（iteration）的關鍵是減少不必要的計算和內存使用。以下是一些建議：
分批處理（Batch processing）：將大數據集分成較小的批次進行處理。這樣可以減少內存使用，并允許您更好地控制處理過程。
使用生成器（Generators）：生成器允許您在迭代過程中按需生成數據，而不是一次性生成所有數據。這可以節省內存并提高性能。例如，在Python中，使用yield關鍵字創建生成器。
多線程或多進程：利用多線程或多進程并行處理數據。這可以充分利用計算機的多核處理能力，加快處理速度。但請注意，這可能會導致內存使用增加，因此需要權衡內存和性能之間的關系。
使用矢量化操作：對于數值計算密集型任務，盡量使用支持矢量化操作的庫，如NumPy或Pandas。這些庫通常比純Python實現的循環更快，因為它們在底層使用了優化的C或Fortran代碼。
優化數據結構：根據問題的需求選擇合適的數據結構。例如，如果需要快速查找，可以使用字典（dictionary）或集合（set）而不是列表（list）。
避免全局變量：盡量減少全局變量的使用，因為它們可能導致不必要的內存使用和性能下降。
使用內置函數和庫：盡量使用Python內置的函數和庫，因為它們通常比自定義實現更快。
分析和監控性能：使用性能分析工具（如Python的cProfile）來識別瓶頸并優化代碼。同時，使用內存分析工具（如memory_profiler）來監控內存使用情況。
適當時候使用外部存儲：如果數據量太大以至于無法完全加載到內存中，可以考慮使用外部存儲（如數據庫）來存儲和查詢數據。
學習和借鑒其他人的經驗：查閱相關文獻、教程和博客，了解其他人是如何處理類似問題的。這可以為您提供新的思路和技巧。
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