用python写一段代码实现海量数据找中位数，注意海量数据不能全部放到内存

当数据量过大时，无法一次性将所有数据加载到内存中。在这种情况下，我们可以使用一种叫做“外部排序”的方法来解决这个问题。

思路如下：

1. 将数据分成若干个小块，并将每一块内的数据排序。

2. 利用 Python 的 heapq 模块，将每一块的最小元素加入堆中。

3. 重复步骤 2 直到堆中只剩下一个元素。此时堆顶的元素就是中位数。

以下是代码示例：

import heapq

def find_median(numbers):
    # 将 numbers 分成若干个小块
    blocks = []
    for i in range(0, len(numbers), BLOCK_SIZE):
        block = sorted(numbers[i:i+BLOCK_SIZE])
        blocks.append(block)
    
    # 将每一块的最小元素加入堆中
    heap = []
    for block in blocks:
        heap.append(block[0])
    heapq.heapify(heap)
    
    # 重复步骤 2 直到堆中只剩下一个元素
    while len(heap) > 1:
        min_element = heapq.heappop(heap)
        block = blocks[heap.index(min_element)]
        if len(block) > 1:
            heapq.heappush(heap, block[1])
    
    return heap[0]

上面的代码中，我们假设 `BLOCK_SIZE` 是块的大小，`numbers` 是要处理的数字列表。

请注意，上述代码仅供参考，并不保证能在所有情况下正常工作。