Несколько методов оптимизации обработки строк в Python для больших данных:

• Использование списков для конкатенации. 1 Строки в Python неизменяемы, и при каждом сложении создаётся новая строка. 1 Для объединения списка строк можно использовать функцию join(). 1
• Срезы и индексация. 1 Они позволяют быстро получать доступ к символам, что быстрее, чем перебор символов в цикле. 1
• Избегание лишних преобразований. 1 Например, вместо того, чтобы дважды преобразовывать строку в нижний регистр, стоит сделать это один раз и работать с полученным значением. 1
• Регулярные выражения. 1 Они ускоряют поиск и замену в больших строках. 1
• Использование библиотек. 1 Например, pandas для работы с табличными данными или numpy для массивов строк. 1
• Чтение файла по частям. 2 Этот метод позволяет управлять объёмом данных, которые находятся в памяти в любой момент времени, и читать и обрабатывать данные в нескольких потоках или процессах. 2
• Использование сопоставления памяти. 2 Метод позволяет обращаться к большим файлам так, как если бы они хранились непосредственно в памяти. 2 В Python на 64-битных системах для этого можно использовать модуль mmap. 2

Выбор метода зависит от конкретной задачи и типа обрабатываемых данных. 2