Приходилось ли оптимизировать Python код

Да, приходилось. Основные методы оптимизации:

1. Профилирование – сначала находим узкие места через cProfile или line_profiler:

import cProfile
cProfile.run('my_function()')

2. Оптимизация структур данных – замена списков на множества для поиска, кортежи вместо списков, если данные неизменяемы.

3. Использование встроенных функций – map(), filter(), генераторы вместо циклов.

4. Кэширование – через functools.lru_cache для рекурсивных функций:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

5. Cython/Numba – для вычислений в числах.

6. Асинхронность – при I/O-bound задачах.

Главное правило: сначала замеряем, потом оптимизируем, а не наоборот. Часто узкие места оказываются не там, где ожидаешь.