Python在對大數據進行處理時，發現隨着數據處理量的增大，性能急劇下降。查找原因發現是由於GC（垃圾回收）造成的性能下降。
Python的垃圾回收機制的工作原理爲每個對象維護一個引用計數，每次內存對象的創建與銷燬都必須修改引用計數，從而在大量的對象創建時，需要大量的執行修改引用計數操作，對於程序執行過程中，額外的性能開銷是令人可怕的。並且由於我們算法的原因，數據往往讀入內存後不需要釋放，所以每次垃圾回收其實都不會回收內存，白白耗費性能去檢查每個對象是否可以回收。回收的觸發時機有兩種可能，一是用戶主動調用gc.collect(),二是對象數量超過閾值。
所以正是GC拖慢了程序的性能，所以我們可以考慮在處理的時候禁止垃圾回收。
代碼：
import gc
gc.disable();
***程序處理邏輯
gc.enable();