Как оптимизировать обработку строк в высоконагруженных проектах на Python?

Несколько советов, как оптимизировать обработку строк в высоконагруженных проектах на Python:

• Использовать списки для конкатенации. vk.com Строки в Python неизменяемы, и при каждом сложении создаётся новая строка. vk.com
• Использовать срезы и индексацию. vk.com Это значительно быстрее, чем перебор символов в цикле. vk.com
• Избегать лишних преобразований. vk.com Например, вместо того, чтобы дважды преобразовывать строку в нижний регистр, сделать это один раз и работать с полученным значением. vk.com
• Использовать регулярные выражения. vk.com Они могут значительно ускорить поиск и замену в больших строках. vk.com
• Использовать библиотеки. vk.com Например, pandas для работы с табличными данными или numpy для массивов строк. vk.com
• Профилировать код. vk.com Для этого можно использовать модуль timeit, чтобы найти узкие места. vk.com

Также для оптимизации производительности в целом в высоконагруженных проектах на Python можно использовать упаковку переменных. proglib.io Она позволяет минимизировать использование памяти за счёт объединения нескольких элементов данных в одну структуру и эффективно использовать кэш процессора. proglib.io