Несколько рекомендаций, как оптимизировать производительность скриптов при массовой обработке текстовых данных в Python:

• Использовать встроенные функции и библиотеки. 1 Python предоставляет множество встроенных функций и библиотек, которые могут ускорить выполнение кода. 1
• Применять list comprehensions. 1 Это способ создания списков, который является более быстрым и читаемым, чем использование цикла for. 1
• Использовать генераторы. 1 Они позволяют создавать итераторы, которые вычисляют значения по требованию. 1 Они могут уменьшить расход памяти и ускорить выполнение кода при работе с большим количеством данных. 1
• Профилировать код. 15 Это позволяет определить участки кода, которые требуют оптимизации. 1 Можно использовать модуль timeit для измерения времени выполнения кода и модуль cProfile для анализа производительности. 1
• Кэшировать результаты. 1 Кэширование результатов может существенно ускорить выполнение кода, сохраняя результаты предыдущих вычислений. 1
• Использовать многопроцессорную обработку. 3 Она разрешает распараллеливание в коде, но эффективна только для большого количества разделяемых данных. 3
• Компилировать модули Python с помощью Cython. 5 Это статический компилятор, который оптимизирует код. 3