Как можно оптимизировать обработку больших списков чисел в Python?

Несколько способов оптимизировать обработку больших списков чисел в Python:

• Использовать list comprehension. tproger.ru Это эффективный способ создавать и обрабатывать списки в одной строке. tproger.ru В Python он работает быстрее, чем традиционный цикл for, потому что весь процесс оптимизирован и протекает внутри интерпретатора. tproger.ru
• Применить функцию map() и lambda-функции. tproger.ru map() идёт по каждому элементу последовательности (то есть к каждому объекту из списка) и применяет к нему функцию, которую приняла первым позиционным аргументом. tproger.ru Кроме того, map() возвращает итератор, а не список, что эффективно для обработки больших объёмов данных: итераторы генерируют каждый элемент по мере необходимости. tproger.ru
• Использовать библиотеки NumPy и Pandas. tproger.ru NumPy предоставляет объекты массивов N-мерного массива с эффективными операциями. tproger.ru При работе с большими массивами данных NumPy может быть эффективнее стандартных списков Python благодаря оптимизированным и векторизованным операциям. tproger.ru

Выбор метода зависит от конкретной задачи и контекста, в котором работает разработчик. sky.pro