如果数据量非常大，如何处理性能问题？

当处理大量数据时，确实可能会遇到性能瓶颈。以下是一些策略来优化 Python 中 JSONL 到 Excel 的转换过程，特别是在处理大数据集时：

1. **分块读取**：如果 JSONL 文件很大，可以使用 `pd.read_json()` 的 `chunksize` 参数，分批读取并处理数据，而不是一次性加载整个文件：

   chunk_size = 100000
   chunks = []
   for chunk in pd.read_json('data.jsonl', lines=True, chunksize=chunk_size):
       # 对每个 chunk 进行操作...
       chunks.append(chunk)

   # 合并所有数据
   full_df = pd.concat(chunks)

2. **内存管理**：尽量避免在内存中创建大规模DataFrame，尤其是对于只读操作，可以考虑直接写入文件：

   with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
       for chunk in chunks:
           chunk.to_excel(writer, sheet_name='Sheet_{}'.format(len(writer.sheets)), index=False)

3. **选择合适的引擎**：`pandas` 默认使用 `openpyxl` 或 `xlsxwriter` 作为Excel写入引擎，`openpyxl` 可能对大型文件处理速度较慢。如果你需要高性能，可以尝试使用 `xlsxwriter` 或 `csv` 文件然后合并：

   def write_large_file_to_excel(df, filename):
       # 使用 csv 写入，最后合并成单个 Excel 文件
       df.to_csv(filename + '.csv', index=False)
       writer = pd.ExcelWriter(filename + '.xlsx')
       writer.book = load_workbook(filename + '.csv')
       writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in writer.book.worksheets)
       df.to_excel(writer, startrow=len(writer.sheets), index=False)
       writer.save()

4. **并行化**：利用多线程或多进程技术，例如使用 `joblib` 或 `dask` 来并行处理多个数据块。

记得每次操作后检查资源占用情况，并根据实际情况调整参数以优化性能。