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

• Использовать списки для конкатенации. 1 Строки в Python неизменяемы, и при каждом сложении создаётся новая строка. 1
• Использовать срезы и индексацию. 1 Это значительно быстрее, чем перебор символов в цикле. 1
• Избегать лишних преобразований. 1 Например, вместо того, чтобы дважды преобразовывать строку в нижний регистр, сделать это один раз и работать с полученным значением. 1
• Использовать регулярные выражения. 1 Они могут значительно ускорить поиск и замену в больших строках. 1
• Использовать библиотеки. 1 Например, pandas для работы с табличными данными или numpy для массивов строк. 1
• Профилировать код. 1 Для этого можно использовать модуль timeit, чтобы найти узкие места. 1

Также для оптимизации производительности в целом в высоконагруженных проектах на Python можно использовать упаковку переменных. 2 Она позволяет минимизировать использование памяти за счёт объединения нескольких элементов данных в одну структуру и эффективно использовать кэш процессора. 2