1. Для избавления от ограничения скорости на локальной сети можно попробовать следующие способы:
- Увеличить пропускную способность сети, установив более современное и быстрое сетевое оборудование (маршрутизаторы, коммутаторы).
- Оптимизировать настройки сети, например, увеличив размер буфера передачи данных или уменьшив задержку пакетов (latency).
- Использовать специализированное программное обеспечение для управления трафиком на сети, например, применять Quality of Service (QoS) для приоритизации трафика.
2. Для оптимизации производительности при обработке больших объемов данных в Python можно использовать следующие методы:
- Использовать библиотеки с высокой производительностью, например, NumPy, Pandas, Cython, которые написаны на C и предоставляют более быстрые алгоритмы обработки данных.
- Использовать параллельные вычисления, например, с помощью библиотеки multiprocessing или asyncio, чтобы распараллелить обработку данных и ускорить выполнение программы.
- Оптимизировать алгоритмы обработки данных, например, избегать лишних циклов или использовать более эффективные структуры данных для доступа к данным.
- Использовать кэширование для хранения результатов ранее выполненных вычислений и избежать повторных расчетов.
Эти способы могут помочь улучшить производительность при обработке больших объемов данных в Python.