在处理百万并发数据时，可以考虑使用以下方法：
使用多线程/多进程：通过创建多个线程或进程来处理并发数据请求，可以提高处理速度。可以使用Python的threading模块或multiprocessing模块来实现多线程/多进程。
使用协程：协程是一种轻量级的线程，可以实现高效的并发处理。可以使用Python的asyncio模块来创建和管理协程。
使用异步IO：异步IO模型可以充分利用计算机的资源，提高并发处理能力。可以使用Python的asyncio模块或第三方库如aiohttp来实现异步IO。
使用消息队列：将数据放入消息队列中，然后使用多个消费者来处理并发的数据请求。可以使用Python的消息队列库如RabbitMQ、Kafka等。
使用分布式计算：将数据分布到多台机器上进行处理，可以进一步提高处理速度。可以使用Python的分布式计算框架如Celery、Dask等。
数据分片：将数据分成多个小块进行处理，然后再合并结果。可以使用Python的分片函数如itertools.islice，或使用数据库的分片查询功能。
使用缓存：将频繁使用的数据缓存在内存中，可以减少对数据库的查询次数，提高处理速度。可以使用Python的缓存库如redis、memcached等。
使用数据库优化：通过合理设计数据库结构、使用索引、优化查询语句等方法，可以提高数据库查询的性能。
综合使用上述方法，可以针对具体的需求和场景进行选择和组合，以提高对百万并发数据的处理能力。
