好吧，大佬們都不願意回答，隨便某度一下，其他地方也是含糊了事，你這邊說的也不是很清楚，某乎

那邊倒是有個類似的問題，看了一下處理方案。說實話沒怎麼看懂，就是最後一個大牛提出了一個建議，說你可以把這個大列表分成幾個小列表分別處理，這給了我一點提醒，我在寫一個爬蟲的時候，照著大佬的原始碼改編的，記得一個老師的原始碼上用了一個pool = pool() 當時沒細看，老師怎麼寫，直接就照著扒下來，反正我的目的達到了，老師也沒重點講這部分，就那麼地了，但是看了你的問題我直接跑回去，重點扒了一下。建議你看一下 　Pool類 這個類可以快速的處理你拆分的小列表

　　Pool類可以提供指定數量的程序供使用者呼叫，當有新的請求提交到Pool中時，如果池還沒有滿，就會建立一個新的程序來執行請求。如果池滿，請求就會告知先等待，直到池中有程序結束，

僅供參考

字數太多，剩下的自己查詢一下吧，原始碼好多，粘到這裡是不是感覺怪怪的

如果列表是已經排序，找元素用二分查詢。如果列表是無序遍歷一遍還好。也可以用多執行緒，舉個例子 執行緒1處理【0,10000】...執行緒5處理【40000,50000】5個執行緒同時處理。

可以把列表替換為numpy陣列儲存，然後儘量使用numpy對資料進行處理，如果資料無法使用numpy處理，可以將處理函式用c/c++做成動態連結庫給python呼叫。

5萬資料非要提速的話：

停留在python裡，使用multi process處理. Python 不支援 multi thread使用資料分析庫Numpy, 因為其可以支援連續儲存，節省便利時間使用cython 提速，方法多種，直接呼叫c庫