python如何并行处理大量数据?
1、如果你的数据是每行不相干的，那你应该可以把文件分成几段，每段分配一个thread处理；如果你的数据时每行不相干，而且你对数据的操作不很复杂的话，应该可以考虑用gpu来代替cpu并行处理。
2、Python可以实现并行，Python可以用多进程来实现并行。进程与线程的定义：进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
3、使用asyncio包做并发编程并发与并行并发：一次处理多件事。并行：一次做多件事。并发用于制定方案，用来解决可能（但未必）并行的问题。并发更好。
4、Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。
python有什么好的大数据/并行处理框架
Django Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。
Scipy是一组专门解决科学核算中各种规范问题域的包的集合。Numpy是python科学核算的根底包。Pandas处理上千万的数据是一挥而就的工作，同时随后咱们也将看到它比SQL有更强的表达能力，能够做很多复杂的操作，要写的code也更少。
Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。因为Python简单易学框架丰富，很多框架对于Python非常的友好。
python框架有很多，下面介绍几个常见的框架：DjangoDjango是比较出名的Python框架，它最出名的是其全自动化的管理后台，只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。数据处理：有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。
多种类型的数据库放到一个连接池可以吗python
可以看到，以上函数共同调用的参数为sql和db。我们再增加一个参数db_type，将构造一个通用的方法对以上数据库调用。同理，其他类型的数据库也可以加入到这个通用框架中，包括但不限于各类关系型，键值型，时序型数据库。
通过以下的内容你就可以轻松的运用Python数据库连接池的相关步骤，希望下面的文章会对你有所收获。 请求连接： db＝pool．connection（） 你可以使用这些连接有如原始的DB－API 2一样。
推荐使用sqlalchemy+pymysql。DBUtils对python3支持不够。
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