在处理大数据量传输时，Python AJAX爬虫可以采用以下方法来提高效率和稳定性：
分页处理：将大量数据分成多个页面，每次请求只获取一个页面的数据，这样可以减轻服务器的压力，同时降低被封锁的风险。
异步请求：使用异步请求库（如aiohttp、requests-html等）进行并发请求，这样可以同时处理多个页面，提高爬虫速度。
多线程/多进程：使用Python的threading或multiprocessing库，将爬虫任务分配到多个线程或进程中并行执行，从而提高处理速度。
数据缓存：将已经获取的数据缓存到本地或内存中，避免重复请求相同的数据。可以使用缓存库（如Redis、Memcached等）来实现。
限流：为了避免对目标网站造成过大压力，可以在请求之间设置一定的延迟，降低请求频率。可以使用Python的time库来实现。
代理IP：使用代理IP来隐藏爬虫的真实IP地址，降低被封禁的风险。可以使用免费或付费的代理IP服务。
优化解析：使用高效的解析库（如BeautifulSoup、lxml等）来解析HTML文档，提高数据提取速度。
错误处理：在爬虫过程中，可能会遇到各种错误（如网络异常、页面结构变化等），因此需要添加合适的错误处理机制，确保爬虫的稳定性。
数据压缩：在将数据传输到服务器之前，可以使用压缩算法（如gzip）对数据进行压缩，减少传输数据量，提高传输速度。
分布式爬虫：如果单个服务器无法满足爬虫的需求，可以考虑使用分布式爬虫技术，将爬虫任务分配到多台服务器上执行。可以使用Scrapy-Redis等分布式爬虫框架来实现。