Какие существуют способы оптимизации работы с большими текстовыми строками в Python?

Несколько способов оптимизации работы с большими текстовыми строками в Python:

• Использование списков для конкатенации. vk.com Строки в Python неизменяемы, и при каждом сложении создаётся новая строка. vk.com Списки позволяют объединять строки быстрее. vk.com
• Срезы и индексация. vk.com Эти методы обеспечивают быстрый доступ к символам, что значительно быстрее, чем перебор символов в цикле. vk.com
• Избегание лишних преобразований. vk.com Если нужно проверить или изменить строки, рекомендуется избегать лишних преобразований. vk.com Например, вместо того, чтобы дважды преобразовывать строку в нижний регистр, лучше сделать это один раз и работать с полученным значением. vk.com
• Использование регулярных выражений. vk.com Они могут значительно ускорить поиск и замену в больших строках. vk.com
• Применение библиотек. vk.com Если нужно выполнять много операций со строками, можно использовать сторонние библиотеки, например, pandas для работы с табличными данными или numpy для массивов строк. vk.com
• Чтение файла построчно. proglib.io Это один из простых и эффективных способов работы с большими файлами. proglib.io Каждый раз загружается только маленькая порция данных, что предотвращает перегрузку памяти. proglib.io
• Чтение файла чанками. proglib.io Чтение файла порциями фиксированного размера даёт больше контроля над тем, сколько данных обрабатывается за один раз. proglib.io
• Буферизованное чтение. proglib.io Позволяет загружать большие блоки данных, что сокращает количество операций с жёстким диском. proglib.io