Python带不动怎么办

如果你遇到Python运行性能瓶颈或者内存消耗过大，有以下几个解决步骤：

1. **优化代码**：检查是否有不必要的计算、循环嵌套或者数据结构选择不当。比如，避免全局变量，尽可能使用局部变量；使用列表推导式代替循环等。

2. **使用适当的数据结构**：根据任务需求，合理选择数据结构如字典（查找速度快）、集合（去重操作）或数组（连续索引）。

3. **并行处理**：利用Python的`multiprocessing`模块或多线程来并发执行部分耗时任务，提升效率。

4. **分块读取大文件**：如果处理大型文件，可以使用`with open(file, 'readlines', chunksize=1000) as reader:`方式分块读取。

5. **升级硬件**：如果以上都尝试过还是觉得慢，可能是机器配置不足，考虑升级内存、CPU或者硬盘速度。

6. **使用第三方库加速**：例如NumPy或Pandas对于数值密集型操作，Dask或pandas的分片功能对于大数据处理等都有显著提高性能的效果。

7. **代码审查**：找专业的开发者或社区帮忙审视代码，看是否有潜在的性能优化空间。