一、出現場景
當面對企業級大數據處理時，因為代碼本身，導致CPU高負荷運行，內存基本占用滿，代碼依舊未響應，如果真的因為數據量的問題那麼就應該考慮，優化本地運行環境，或是使用專業的高性能運算服務器來完成。
二、解決辦法
- 如果代碼中無類或函數，關注循環處的代碼，有其它方法盡可能避免循環與判斷，盡量避免變量直接賦值給變量，如：a = b
- 如果代碼裡有類或函數，避免定義多個self，避免大量使用全局變量
- 最重要的是關注第三方庫，需要使用numpy或者pandas這些庫時，注意自己的需求，非獨有功能盡量避免使用它們來運算，例如，要行索引相同的他們對應的值相加，完全可以用list方法來實現
