Несколько способов оптимизации работы с большими текстовыми строками в Python:

• Использование списков для конкатенации. 1 Строки в Python неизменяемы, и при каждом сложении создаётся новая строка. 1 Списки позволяют объединять строки быстрее. 1
• Срезы и индексация. 1 Эти методы обеспечивают быстрый доступ к символам, что значительно быстрее, чем перебор символов в цикле. 1
• Избегание лишних преобразований. 1 Если нужно проверить или изменить строки, рекомендуется избегать лишних преобразований. 1 Например, вместо того, чтобы дважды преобразовывать строку в нижний регистр, лучше сделать это один раз и работать с полученным значением. 1
• Использование регулярных выражений. 1 Они могут значительно ускорить поиск и замену в больших строках. 1
• Применение библиотек. 1 Если нужно выполнять много операций со строками, можно использовать сторонние библиотеки, например, pandas для работы с табличными данными или numpy для массивов строк. 1
• Чтение файла построчно. 2 Это один из простых и эффективных способов работы с большими файлами. 2 Каждый раз загружается только маленькая порция данных, что предотвращает перегрузку памяти. 2
• Чтение файла чанками. 2 Чтение файла порциями фиксированного размера даёт больше контроля над тем, сколько данных обрабатывается за один раз. 2
• Буферизованное чтение. 2 Позволяет загружать большие блоки данных, что сокращает количество операций с жёстким диском. 2