Python是一種高級編程語言，非常適合處理大數據。Python具有簡單易學、高效率、具有廣泛的應用領域等優點，已成為數據科學和機器學習領域的主要語言之一。

# Python代碼示例-讀取大型CSV文件
import pandas as pd
chunksize = 10 ** 6 # 每次讀取100萬行
for chunk in pd.read_csv('big_file.csv', chunksize=chunksize):
process_data(chunk)

與其他編程語言相比，Python具有更高的靈活性和可擴展性。Python社區提供了大量的數據處理庫和框架，例如：Pandas，可以輕松地進行數據預處理和數據清洗；Numpy，可以進行高效的數值計算；Matplotlib，可以繪制高質量的圖表。

# Python代碼示例-Pandas庫的數據處理
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.dropna() # 刪除空白值
data.drop_duplicates() # 去重
data['Age'].fillna(data['Age'].mean(), inplace=True) # 填充缺失值

Python在處理大規模數據時，通常會涉及到性能問題。Python提供了一些方法來解決這些問題，例如Multiprocessing，以及其他的Python并發庫。使用這些庫可以有效地提高Python的性能。

# Python代碼示例-Multiprocessing庫的并行計算
from multiprocessing import Pool
def calc_squared(number):
return number * number
if __name__ == '__main__':
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
with Pool(5) as p:
result = p.map(calc_squared, numbers)
print(result)

總之，Python是一種處理大數據的強大工具。Python的簡單易學、高效率、靈活性等特點使其成為數據科學和機器學習領域的主要編程語言之一。