即使在使用‘processes=1’的情况下，多处理中的巨大列表也会让它卡住。

在云计算领域，即使在使用'processes=1'的情况下，多处理中的巨大列表也会让它卡住。这是因为在单进程中处理大量数据时，会导致程序运行速度变慢，甚至卡住。为了解决这个问题，可以采用以下方法：

1. 并行计算：使用多进程或多线程的方式，将巨大列表分割成多个小块，分别在不同的进程或线程中进行处理。这样可以充分利用多核处理器的优势，提高处理速度。腾讯云提供的相关产品是云服务器（ECS），可以根据实际需求选择不同配置的云服务器来进行并行计算。
2. 分布式计算：将巨大列表分割成多个小块，并分发到多台计算机上进行并行处理。可以使用分布式计算框架如Apache Hadoop、Apache Spark等来实现。腾讯云提供的相关产品是弹性MapReduce（EMR），它是一种大数据处理服务，可以方便地进行分布式计算。
3. 数据库优化：将巨大列表存储在数据库中，并使用索引等技术进行优化。这样可以提高数据的读取和处理速度。腾讯云提供的相关产品是云数据库MySQL版（CDB），它是一种高性能、可扩展的关系型数据库服务。
4. 数据分片：将巨大列表分割成多个小块，并存储在不同的存储节点上。这样可以提高数据的读取和处理速度。腾讯云提供的相关产品是分布式文件存储（CFS），它是一种高性能、可扩展的文件存储服务。
5. 数据压缩：对巨大列表进行压缩，减小数据的体积，从而提高数据的传输和处理速度。腾讯云提供的相关产品是云存储（COS），它是一种高可靠、低成本的对象存储服务。

总结起来，针对即使在使用'processes=1'的情况下，多处理中的巨大列表卡住的问题，可以采用并行计算、分布式计算、数据库优化、数据分片和数据压缩等方法来提高处理速度和效率。腾讯云提供了相应的产品和服务来支持这些解决方案。