Некоторые методы, которые могут использоваться для ускорения работы с тремя переменными в программировании:

• List comprehension. 1 Эффективный способ создавать и обрабатывать списки в одной строке. 1 В Python он работает быстрее, чем традиционный цикл for, потому что весь процесс оптимизирован и протекает внутри интерпретатора. 1
• Map() и lambda-функции. 1 Встроенная функция, которая идёт по каждому элементу последовательности и применяет к нему функцию, которую приняла первым позиционным аргументом. 1 Кроме того, map() возвращает итератор, а не список, что более эффективно для обработки больших объёмов данных: итераторы генерируют каждый элемент по мере необходимости. 1
• Использование библиотек NumPy и Pandas. 1 Они предоставляют объекты массивов N-мерного массива с эффективными операциями. 1 При работе с большими массивами данных NumPy может быть намного эффективнее стандартных списков благодаря оптимизированным и векторизованным операциям. 1
• Описание типа данных для каждой отдельной переменной отдельно. 3 Это уменьшает затраты процессорного времени, так как процессору приходится декодировать меньше данных. 3
• Удаление лишних пробелов, табуляций, переходов на новые строки и комментариев. 3 Именно они зачастую являются причиной потребления большей части оперативной памяти и кеша процессора. 3

Оптимальность любого метода зависит от конкретного случая, поэтому выбор зависит от задачи и предпочтений разработчика.