Python交互命令（如Python shell或IPython）主要用于快速测试代码片段和实验，而不是用于处理大数据。处理大数据通常需要使用专门的大数据处理工具和库，例如：
- Pandas：一个强大的数据处理和分析库，适用于中小规模数据集。
- Dask：一个并行计算库，可以处理比内存更大的数据集，支持延迟执行和动态任务调度。
- PySpark：一个基于Apache Spark的Python API，用于大规模数据处理和机器学习。
- Hadoop 和 Spark：这两个工具主要用于批处理和分布式计算，适用于非常大的数据集。
这些工具和库提供了更高效的内存管理和并行处理能力，以便在处理大数据时获得更好的性能。
