Несколько способов оптимизировать работу программы для обработки большого массива данных:

• Использовать векторизованные операции. 1 Библиотека NumPy позволяет выполнять векторизованные операции, которые выполняются быстрее, чем операции в цикле. 1
• Кэшировать результаты вычислений. 1 Для этого можно использовать декоратор @lru_cache из модуля functools, который кэширует результаты функции и возвращает их при последующих вызовах с теми же аргументами. 1
• Профилировать код с помощью модуля cProfile. 1 Он позволяет выявлять узкие места в выполнении кода и оптимизировать работу программы. 1
• Оптимизировать ввод-вывод. 1 Для этого можно использовать специальные библиотеки, такие как pandas или Dask. 1
• Использовать JIT-компиляцию с помощью библиотеки Numba. 1 Она позволяет компилировать Python-код в машинный код на лету, что значительно повышает скорость выполнения операций. 1
• Разделить данные на фрагменты. 2 Для этого можно воспользоваться опцией Pandas chunksize, которая позволяет работать с данными по частям. 2
• Использовать ленивые вычисления. 2 На их основе построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. 2 Они не загружают данные непосредственно в память, а во время чтения происходит сканирование данных, вывод их типов и разбиение на разделы. 2

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных данных и задач приложения. 2