提高 Python 运行性能与灵活度

• 使用更底层语言编写的库（如 NumPy 等）
• 使用 Numba 或者其他工具来利用预编译/JIT
• 面对占用大量内存的数据时，使用 generator
• 考虑使用 DASK 并行化部署