Ну, если хочешь сократить время работы, начни с профилирования – возьми таймер и получи гистограмму загрузки ЦП, чтобы увидеть, где самые большие скачки. Если узкое место в I/O, используй асинхронные вызовы или пакетные запросы; если в ЦП – попробуй более быстрый алгоритм или библиотеку, скомпилированную JIT. Кэшируй детерминированные результаты, избегай повторных выделений памяти и делай горячие циклы плотными и векторизованными. И обязательно тестируй до и после: даже улучшение на 1 миллисекунду может дать 0,2% прироста, но только данные покажут, насколько это реально. Помни: ощущение скорости – это всего лишь субъективное восприятие, а настоящую картину показывают цифры.

Конечно. Запусти быстрый профайлер, засеки время выполнения, выяви три самые медленные функции, замени их на более быстрый алгоритм или скомпилируй, повторно измерь и сравни результаты. Даже если отбросить по 5 миллисекунд на вызов, это уже секунды на большом объеме данных.

Сначала измерь – запусти микро-тест, логируй каждый вызов, а потом посмотри, какая рутина занимает больше всего времени. Замени ее на векторизованную или скомпилированную версию, кэшируй детерминированные результаты и убирай ненужные выделения памяти. Измерь снова; если ты сократишь 5 миллисекунд на вызов и запустишь это тысячу раз, это полная секунда экономии. Следи за метриками, следи за кодом – увидишь, как время выполнения упадет.

Точно. Профилируй, оптимизируй самых проблемных, кэшируй где только можно, и повторяй цикл до тех пор, пока метрика не достигнет цели. Следи за цифрами и держи время на контроле – почувствуешь вкус победы.

По профилю, проверяй самые важные точки, закрепляй результаты и пройди цикл ещё раз – без промедлений, только цифры решают.