Несколько способов оптимизации работы с большими списками в Python:

• Избегать вложенных циклов. 1 Они могут замедлить выполнение кода, особенно при работе с большими списками. 1
• Использовать генераторы списков. 13 Они позволяют создавать новые списки на основе существующих и могут быть более производительными, чем традиционные циклы. 1
• Применять встроенные функции. 1 Например, функции map(), filter() и reduce() из модуля functools для применения функций ко всем элементам списка, фильтрации элементов и выполнения агрегатных операций. 1
• Использовать модуль NumPy. 12 Он предоставляет высокопроизводительные операции над большими числовыми массивами и может значительно ускорить выполнение кода. 1
• Оптимизировать ввод-вывод. 3 Для этого можно использовать специальные библиотеки, такие как pandas или Dask. 3
• Использовать JIT-компиляцию с помощью библиотеки Numba. 3 Она позволяет компилировать Python-код в машинный код на лету, что значительно повышает скорость выполнения операций. 3

Выбор метода зависит от конкретной задачи и контекста, в котором работает разработчик. 1