Несколько способов оптимизировать работу с большими числовыми последовательностями:

• Использовать list comprehension. 1 Это эффективный способ создавать и обрабатывать списки в одной строке. 1 В Python он работает быстрее, чем традиционный цикл for, потому что весь процесс оптимизирован и протекает внутри интерпретатора. 1
• Применять встроенную функцию map(). 1 Она идёт по каждому элементу последовательности и применяет к нему функцию, которую приняла первым позиционным аргументом. 1 Кроме того, map() возвращает итератор, а не список, что более эффективно для обработки больших объёмов данных: итераторы генерируют каждый элемент по мере необходимости. 1
• Использовать библиотеки NumPy и Pandas. 1 Они предоставляют оптимизированные и векторизованные операции для работы с большими массивами данных. 1
• Преобразовывать потоки с помощью библиотек Guava и Eclipse Collections. 5 Эти инструменты предоставляют набор эффективных методов для работы с большими последовательностями целых чисел, включая вычисления без материализации и ленивые вычисления. 5

Оптимальность любого подхода зависит от конкретного случая, поэтому выбор метода зависит от задачи.