Python中没有nt表示的数据类型。请确认是否有误。Python中常见的数据类型包括整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)、布尔值(bool)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)等。如果你有其他问题，请随时提问。
在Python中，num可以是多种数据类型的变量名，具体取决于上下文。
如果num是一个整数（int），那么它表示的是一个整数类型的变量。例如：num = 10。
如果num是一个浮点数（float），那么它表示的是一个浮点数类型的变量。例如：num = 10.5。
如果num是一个复数（complex），那么它表示的是一个复数类型的变量。例如：num = 10+5j。
如果num是一个布尔值（bool），那么它表示的是一个布尔类型的变量。例如：num = True 或 num = False。
如果num是一个集合（set）或列表（list）中的元素，那么它表示的是一个集合或列表类型的变量中的一个元素。例如：num = [1, 2, 3] 或 num = {1, 2, 3}。
如果num是一个字典（dict）中的一个键或值，那么它表示的是一个字典类型的变量中的一个键或值。例如：num = {'key': 'value'}。
请注意，Python是一种动态类型语言，因此变量的类型可以根据需要动态地改变。例如，如果你把一个字符串赋值给一个变量，然后把这个变量加到一起，Python会认为这个变量现在是一个整数，并自动进行类型转换。
在Python中，可变对象是指可以修改其值的对象，而不可变对象是指不能修改其值，只能创建新的对象来代替。
可变对象包括列表、字典和集合等，因为可以通过索引、键或方法来修改它们的值。
而不可变对象包括整数、浮点数、布尔值、字符串和元组等，因为它们的值一旦创建就不能再进行修改。
这种区分对于数据的操作和内存管理非常重要，可变对象可以在原地修改，而不可变对象需要创建新的对象来代替。这样的设计有助于提高性能和代码的可维护性。
需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题：
1. 百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。
处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的
库，C实现的和并行化的；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的，什么库也用不上，用纯python写是自讨苦吃。
python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。