使python代码能够更快地处理2400万条记录

要使Python代码能够更快地处理2400万条记录，可以采取以下几种方法：

1. 优化算法和数据结构：通过使用更高效的算法和数据结构，可以减少代码的执行时间。例如，使用哈希表或二叉搜索树来加快数据的查找和插入操作。
2. 并行计算：利用多核处理器或分布式计算集群，将任务分解为多个子任务并行处理，以提高代码的执行效率。可以使用Python的多线程、多进程或分布式计算库来实现并行计算。
3. 内存优化：对于处理大量数据的情况，可以考虑使用内存优化技术，如使用生成器（generator）来逐步读取和处理数据，而不是一次性加载所有数据到内存中。
4. 编译优化：使用编译器或即时编译器（Just-In-Time Compiler，JIT）将Python代码转换为机器码，以提高代码的执行速度。可以使用PyPy等Python解释器来实现编译优化。
5. 使用C扩展：将关键的计算部分使用C语言编写，并通过Python的C扩展机制将其与Python代码集成，以提高代码的执行效率。
6. 数据库优化：如果数据存储在数据库中，可以通过优化数据库的索引、查询语句等方式来提高数据的读取和处理速度。
7. 使用缓存技术：对于重复计算的结果，可以使用缓存技术将计算结果缓存起来，以避免重复计算，从而提高代码的执行速度。
8. 使用高性能计算库：根据具体的数据处理需求，选择适合的高性能计算库，如NumPy、Pandas等，以提高数据处理的效率。

总结起来，要使Python代码能够更快地处理2400万条记录，可以通过优化算法和数据结构、并行计算、内存优化、编译优化、使用C扩展、数据库优化、缓存技术和使用高性能计算库等方法来提高代码的执行效率。