Несколько способов оптимизировать код для обработки большого количества данных:

• Использовать ленивую загрузку (lazy loading). 1 Это позволяет загружать данные по мере необходимости, а не все сразу. 1
• Применить пагинацию. 1 Вместо загрузки всех данных сразу, можно загружать и отображать только небольшое подмножество данных за один раз. 1
• Оптимизировать циклы. 1 Это может включать в себя уменьшение количества итераций, замену рекурсии на итерацию или перемещение вычислений из цикла, если они не изменяются на каждой итерации. 1
• Использовать эффективные структуры данных и алгоритмы. 1 Правильный выбор структур данных и алгоритмов может существенно улучшить производительность кода. 1
• Минимизировать обращения к базе данных. 1 Использование кэширования, оптимизация запросов и уменьшение количества обращений к базе данных могут улучшить производительность. 1
• Параллелизовать код. 1 Если код можно разделить на независимые части, которые будут выполняться одновременно, это улучшит производительность на многоядерных процессорах. 1
• Оптимизировать ввод-вывод. 2 При работе с большими объёмами данных ввод-вывод может стать узким местом. 2 Для оптимизации ввода-вывода можно использовать специальные библиотеки, такие как pandas или Dask. 2
• Использовать упаковку переменных. 4 Это процесс минимизации использования памяти за счёт объединения нескольких элементов данных в одну структуру. 4

Для выявления точек оптимизации и проведения оптимизации кода можно использовать инструменты, например, инструменты разработчика Chrome (Chrome DevTools), Lighthouse, TSLint и ESLint. 1