在当今数字化时代，处理大规模的数据是常见的任务，特别是在 Python 中进行数亿次数值对的对比处理。这不仅需要高效的算法和数据结构，还需要对 Python 语言的特性有深入的理解。

选择合适的数据结构至关重要。对于数亿次数值对，哈希表（Hash Table）通常是一个不错的选择。Python 中的字典（Dictionary）就是基于哈希表实现的，可以提供快速的查找和插入操作。通过将数值对作为键值对存储在字典中，可以大大提高对比的效率。

利用并行计算的优势也是关键。Python 的多进程或多线程库可以将任务分配到多个核心或线程上同时进行处理。但需要注意的是，多线程在 Python 中由于全局解释器锁（GIL）的存在，可能在 CPU 密集型任务中效果有限，而多进程则更适合此类大规模计算。

另外，优化算法逻辑也是必不可少的。在对比数值对时，可以提前对数据进行排序，然后采用二分查找等高效的搜索算法，减少对比的时间复杂度。

合理利用内存也是需要考虑的因素。及时释放不再使用的内存，避免内存泄漏和过度占用，以保证程序的稳定运行。

在实际编程中，还可以采用分治法，将大规模的数据分成较小的子集进行处理，然后合并结果。对代码进行性能测试和分析，找出耗时的瓶颈部分，有针对性地进行优化。

要实现 Python 中数亿次数值对的高效对比处理，需要综合运用合适的数据结构、并行计算、优化算法逻辑、合理管理内存以及采用有效的编程策略。只有这样，才能在处理大规模数据时，保证程序的性能和效率，满足实际应用的需求。