Вот несколько лайфхаков, которые могут помочь сэкономить память и ускорить выполнение программы на Python:

1. Используйте генераторы вместо списков: Генераторы в Python позволяют эффективно создавать последовательности элементов без хранения их всех в памяти. Вместо создания списка можно использовать генераторы, чтобы избежать излишнего расхода памяти.

2. Используйте функции из стандартной библиотеки: Встроенные функции Python обычно оптимизированы для быстрой работы и могут быть более эффективными, чем написание своих собственных функций.

3. Избегайте лишних копий объектов: При работе с большими объемами данных старайтесь избегать лишних копирований объектов. Используйте ссылки на объекты или методы, которые изменяют объекты “на месте” (in-place).

4. Оптимизируйте циклы: Попробуйте использовать встроенные функции Python, такие как `map()`, `filter()`, `reduce()` вместо циклов `for`, чтобы ускорить выполнение программы.

5. Используйте библиотеки высокой производительности: Для выполнения сложных операций с данными рекомендуется использовать специализированные библиотеки, такие как NumPy, Pandas, которые предлагают оптимизированные алгоритмы и структуры данных.

6. Используйте декораторы для оптимизации функций: Декораторы могут использоваться для кэширования результатов функций, что позволяет избежать повторных вычислений и ускорить выполнение программы.

7. Используйте JIT-компиляцию: JIT (Just-In-Time) компиляция может ускорить выполнение программы, особенно при работе с численными вычислениями. Вы можете использовать библиотеки, такие как Numba или PyPy, чтобы воспользоваться этой техникой. Эти лайфхаки помогут оптимизировать ваш код на Python, сэкономить память и ускорить выполнение программы. Однако помните, что важно оценивать производительность и эффективность изменений, чтобы не потерять в читаемости и поддерживаемости кода.