处理大数据时，Python的速度可能会比较慢。以下是一些解决方法：
使用适当的数据结构：确保选择最适合您数据处理需求的数据结构。比如使用numpy数组代替Python列表来提高性能。
使用并行处理：使用并行处理技术，如多线程、多进程或分布式计算来加快处理速度。
使用编译型语言：如果处理速度仍然不够快，可以考虑将性能关键的部分用C或C++等编译型语言重写，然后通过Python的C扩展模块调用。
使用合适的库：使用专门用于处理大数据的库，如Pandas、Dask、PySpark等，这些库经过优化可以更快地处理大数据集。
数据预处理：在处理大数据之前，进行数据预处理，如数据清洗、特征选择等，可以减少数据量，提高处理速度。
使用缓存：在处理数据时，可以使用缓存机制，减少重复计算，提高效率。
使用压缩：如果数据量过大，可以考虑使用压缩技术来减少数据的存储和处理时间。
考虑硬件升级：如果处理大数据的需求非常频繁，可以考虑升级硬件，如增加内存、使用SSD硬盘等来提高处理速度。