需要澄清兩點之后才可以比較全面的看這個問題：

　　1. 百萬行級不算大數據量，以目前的互聯網應用來看，大數據量的起點是10億條以上。

　　2. 處理的具體含義，如果是數據載入和分發，用python是很高效的；如果是求一些常用的統計量和求一些基本算法的結果，python也有現成的高效的庫，C實現的和并行化的；如果是純粹自己寫的算法，沒有任何其他可借鑒的，什么庫也用不上，用純python寫是自討苦吃。

　　python的優勢不在于運行效率，而在于開發效率和高可維護性。針對特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項技術能力。

　　其次，這也要看具體的應用場景，從本質上來說，我們把問題分解為兩個方面：

　　1、CPU密集型操作

　　即我們要計算的大數據，大部分時間都在做一些數據計算，比如求逆矩陣、向量相似度、在內存中分詞等等，這種情況對語言的高效性非常依賴，Python做此類工作的時候必然性能低下。

　　2、IO密集型操作

　　假如大數據涉及到頻繁的IO操作，比如從數據流中每次讀取一行，然后不做什么復雜的計算，頻繁的輸入輸出到文件系統，由于這些操作都是調用的操作系統接口，所以用什么語言已經不在重要了。

　　用Python來做整個流程的框架，然后核心的CPU密集操作部分調用C函數，這樣開發效率和性能都不錯，因此學習Python已經是想從事大數據事業不可或缺的一門技能，奇酷教育原創開發的Python課程不僅涵蓋Web前后端開發和網絡爬蟲技術，還包括獨有的數據分析和機器學習，前端、服務端一網打盡?？蓮氖耊eb前端、Web服務端、服務器運維、網絡爬蟲、大數據分析、機器學習等多種熱門職業，百分百高薪就業!