Функции в Python помогают оптимизировать рутинные задачи, предоставляя блоки повторяемого кода. 1 Вместо того чтобы писать код каждый раз заново, можно просто вызвать функцию. 1

Кроме того, разделение больших программ на несколько функциональных блоков с помощью функций делает их проще в отслеживании. 1

Некоторые другие способы оптимизации рутинных задач в Python:

• Использование list comprehension. 4 Это эффективный способ создавать и обрабатывать списки в одной строке. 4 В Python он работает быстрее, чем традиционный цикл for, потому что весь процесс в нём оптимизирован и протекает внутри интерпретатора. 4
• Применение map() и lambda-функций. 4 map() идёт по каждому элементу последовательности и применяет к нему функцию, которую приняла первым позиционным аргументом. 4 Итераторы, которые возвращает map(), не требуют загрузки всего набора данных в память сразу, а генерируют каждый элемент по мере необходимости. 4 Это значительно снижает потребление памяти, особенно при работе с большими объёмами данных. 4
• Использование библиотек NumPy и Pandas. 4 При работе с большими массивами данных NumPy может быть намного эффективнее стандартных списков Python благодаря оптимизированным и векторизованным операциям. 4