处理大数据时，可以使用以下一些方法来优化Python代码的性能：
使用内存映射文件（mmap）：mmap是一种在内存和文件之间交换数据的技术。使用mmap，可以将文件映射到内存中，然后像直接访问内存数据一样读取文件数据。这种方法可以避免将整个文件读入内存，从而减少内存占用。
分块读取数据：如果数据集非常大，一次性读取整个数据集可能会占用太多内存。此时可以将数据集分成较小的块，然后分块读取。这种方法可以减少内存占用，并且还可以利用多线程或多进程并行读取数据，提高读取速度。
使用压缩算法：如果数据集非常大，可以使用压缩算法来减少文件大小，从而减少读取数据时的磁盘IO和内存占用。Python自带了gzip、bz2和lzma等压缩模块。
在选择处理大数据的工具和技术时，可以注意以下几点：
数据规模：不同的工具和技术适合处理不同规模的数据集。例如，如果数据集非常大，可以选择Apache Spark，如果数据集较小，可以选择pandas。
数据结构：不同的工具和技术处理的数据结构也不同。例如，pandas适合处理表格型数据，而dask适合处理分布式数组和DataFrame。
处理需求：不同的工具和技术也有不同的处理需求。例如，如果需要进行机器学习或深度学习等复杂计算，可以选择TensorFlow或PyTorch。
最终的选择还需要结合实际情况进行分析和判断。