这段代码如何处理大量的数据？

这段代码使用了列表推导式生成100件产品的实例，这种方式在处理大量数据时可能会占用较多内存，因为一次性生成整个列表。对于大数据量的情况，可以考虑采用迭代器或者生成器函数，这样可以按需逐个生成产品对象，而不是一次性加载所有数据。例如，可以将`detect_defects`函数改为返回一个生成器：

def generate_defectives(total_products=100, defect_rate=0.9):
    for _ in range(total_products):
        yield Product(random.random() < defect_rate)

def check_defectives():
    defectives_generator = generate_defectives(100)
    for i, product in enumerate(defectives_generator, start=1):
        if product.is_defective:
            print(f"{i}: 瑕疵品")
        else:
            print(f"{i}: 非瑕疵品")

# 使用生成器进行检查，不会一次性加载所有产品
check_defectives()