在Python中，优化类与对象可以从以下几个方面进行：
使用合适的数据结构：根据实际需求选择合适的数据结构，例如使用列表（list）存储一组数据，使用字典（dict）存储键值对数据等。合适的数据结构可以提高代码的运行效率。
使用生成器：当处理大量数据时，使用生成器可以避免一次性加载所有数据到内存中，从而减少内存消耗。生成器可以通过定义yield关键字实现。
使用缓存：对于重复计算的结果，可以使用缓存（如functools库中的lru_cache装饰器）来存储结果，避免重复计算。
使用类方法：类方法可以访问类的属性和其他方法，可以减少全局变量的使用，提高代码的可读性和可维护性。
使用属性装饰器：使用@property装饰器可以将方法转换为属性调用，提高代码的可读性。
使用描述符：描述符允许你自定义属性的访问、设置和删除行为，可以实现更复杂的逻辑。
使用工厂方法：工厂方法可以根据参数创建不同类型的对象，提高代码的可扩展性和可维护性。
使用单例模式：当需要确保一个类只有一个实例时，可以使用单例模式。这样可以避免资源的浪费和潜在的错误。
使用上下文管理器：当需要处理文件、网络连接等资源时，可以使用上下文管理器（如with语句）来确保资源被正确释放。
使用性能分析工具：使用性能分析工具（如cProfile）来找出代码中的瓶颈，针对性地进行优化。
总之，优化Python类与对象需要从多个方面进行考虑，包括数据结构、内存管理、代码可读性和可维护性等。在实际开发中，需要根据具体需求和场景选择合适的优化方法。