Несколько методов для ускорения работы программ на Python:

• Использование встроенных функций и библиотек. 1 Python предоставляет множество встроенных функций, которые могут ускорить выполнение кода. 1
• Применение list comprehensions. 1 Это способ создания списков, который является более быстрым и читаемым, чем использование цикла for. 1
• Использование генераторов. 1 Генераторы 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
• Профилирование кода. 1 Позволяет определить участки кода, которые требуют оптимизации. 1 Для этого можно использовать модуль timeit для измерения времени выполнения кода и модуль cProfile для анализа производительности. 1
• Кэширование результатов. 1 Кэширование результатов может существенно ускорить выполнение кода, сохраняя результаты предыдущих вычислений. 1
• Использование подходящих структур данных. 2 Для ускорения кода нужно использовать те структуры данных, которые максимально соответствуют задаче. 2
• Не создание глобальных переменных. 2 Операции с ними требуют больше времени, чем с локальными, поэтому не стоит создавать глобальные переменные без крайней необходимости. 2
• Использование последней версии Python. 2 Язык регулярно обновляется и совершенствуется, поэтому для ускорения кода нужно писать его на новейшей версии языка. 2