Какие знаешь инструменты оптимизации Python кода

Для оптимизации Python-кода можно использовать:

1. Профилирование – cProfile, timeit, memory_profiler для поиска узких мест.
2. Использование встроенных структур данных – list, dict, set вместо самописных решений.
3. Генераторы – ленивые вычисления с yield для экономии памяти.
4. Кэширование – functools.lru_cache для мемоизации функций.
5. Компиляция – Cython, Numba или PyPy для ускорения критических участков.
6. Векторизация – NumPy и pandas для быстрых операций с массивами.
7. Многопоточность/многопроцессорность – threading, multiprocessing, asyncio.

Пример с lru_cache:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)