Несколько способов оптимизировать время работы программы для больших списков идентификаторов:

• Использовать генераторы списков. 2 Это более эффективный способ создания списков, поскольку генераторы позволяют избежать создания временных объектов при каждой итерации цикла. 2
• Использовать векторизованные операции. 2 Для выполнения математических операций над массивами данных можно применять библиотеку NumPy, которая позволяет выполнить векторизованные операции, которые выполняются быстрее, чем операции в цикле. 2
• Использовать эффективные алгоритмы сортировки и поиска. 2 В зависимости от характеристик данных может быть более эффективным использовать специализированные библиотеки, такие как NumPy, pandas или scipy. 2
• Использовать кэширование. 2 Это позволяет сохранять результаты вычислений и избегать повторных вычислений. 2 Для этого можно использовать декоратор '@lru_cache' из модуля functools. 2
• Оптимизировать ввод-вывод. 2 При работе с большими объёмами данных ввод-вывод может стать узким местом. 2 Для оптимизации ввода-вывода можно использовать специальные библиотеки, такие как pandas или Dask. 2
• Использовать многопоточность и многопроцессорность. 2 Для обработки больших объёмов данных можно применять многопоточную и многопроцессорную обработку. 2
• Использовать модуль cProfile. 2 Он позволяет профилировать код и выявлять узкие места в его выполнении, что помогает оптимизировать работу программы. 2

Для оптимизации кода также рекомендуется использовать последнюю версию языка программирования, так как с каждым релизом он становится быстрее и оптимизированнее. 1