Довольный Айтишникъ

Цикл выполняется 30 раз. От 1 до 30
31-1=30

Вот эта конструкция в коде
range(int((end_date - start_date).days))
превращается в вашем случае в
range(30)
и выдает тридцать чисел:
0, 1, 2, 3 ...., 28, 29

Если по-человечески, то 31.01.2019 минус 01.01.2019 будет тридцать суток разницы.

1)Присвоить букву тому и запустить проверку.
2)Без присвоения буквы запустить проверку по идентификатору тома

chkdsk /f \\?\Volume{a19e7102-4cd1-11e9-80b3-806e6f6e6963}

GUID тома можно посмотреть командой mountvol, или в ps

GWMI -namespace root\cimv2 -class win32_volume | FL -property DriveLetter, DeviceID

Таким образом зачастую удается проверить тома, для которых букву нельзя присвоить из-за ошибки.
Так же можно записывать или читать информацию с тома который не имеет точки монтирования.
Например банальный просмотр содержимого диска -

start \\?\Volume{a19e7102-4cd1-11e9-80b3-806e6f6e6963}

Куда пропало еще 2 ГБ оперативной памяти?

На предоставленных скриншотах не видно чтобы что-то пропало. Вся память на месте. Или вы насчет аппаратно зарезервированной - если да, тогда разберитесь кто и почему зарезервировал.

Как правильно настроить файл подкачки в моём случае?

Размер по выбору системы, размещение на SSD.

Почему сильно загружается диск?

Нехватка памяти, и как следствие интенсивное использование файла подкачки - это большая нагрузка на диск.

Нормально ли его хранение не на системном диске?

Нормально. Но разумеется это должен быть SSD диск.

Как быть с сильной нагрузкой диска (грузится до 100% и начинаются жуткие лаги и фризы)?

Устранить нагрузку, либо поставить более производительный диск.

XML парсим любой библиотекой. Получаем дерево разбора.
https://pep8.ru/doc/dive-into-python-3/14.html
Дальше начинаете обходить дерево и для каждога узла(node) проверять подходит ли он вам.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%85%D...
В функции проверки и должна быть вся магия. Возможно вы сможете придумать эвристическое правило от разных параметров. Например:
*путь от корня (root/part/segment/item)
*имя тега
*значения параметров тега
*имена тегов-детей
*...
При необходимости можно пытаться ускорить процесс, если о данных что-то известно. Так можно не обходить все дерево, а отбрасывать его части если мы поняли что это не то что нам нужно.

Если данных очень много и вариативность очень большая (например ищем рекламу на веб страницах) можно заняться машинным обучением. Это отдельная сложная тема выходящая за рамки вопроса.