Несколько способов оптимизировать обработку больших списков чисел в Python:

• 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
• Применить функцию map() и lambda-функции. 1 map() идёт по каждому элементу последовательности (то есть к каждому объекту из списка) и применяет к нему функцию, которую приняла первым позиционным аргументом. 1 Кроме того, map() возвращает итератор, а не список, что эффективно для обработки больших объёмов данных: итераторы генерируют каждый элемент по мере необходимости. 1
• Использовать библиотеки NumPy и Pandas. 1 NumPy предоставляет объекты массивов N-мерного массива с эффективными операциями. 1 При работе с большими массивами данных NumPy может быть эффективнее стандартных списков Python благодаря оптимизированным и векторизованным операциям. 1

Выбор метода зависит от конкретной задачи и контекста, в котором работает разработчик. 2