Python 数据存储可以通过以下几种方式进行优化以减少空间占用和提高性能：
使用更紧凑的数据类型：例如，将整数从 32 位转换为 16 位或 8 位，将浮点数从 64 位转换为 32 位。这可以通过 numpy 库中的 int8、int16、int32、float16 和 float32 等数据类型实现。
使用压缩算法：可以使用像 zlib、bz2、lzma 和 zstandard 等压缩库对数据进行压缩。这些库提供了多种压缩级别，可以根据实际需求选择合适的级别。
存储时去除冗余信息：在存储数据之前，可以去除其中的冗余信息，例如去除重复的元素、填充字符等。这可以通过使用集合（set）数据结构、位操作等技术实现。
使用数据库：可以使用像 SQLite、MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库或 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Redis）来存储数据。这些数据库通常会对数据进行索引、压缩等优化操作，以提高查询速度和减少存储空间。
使用数据压缩库：可以使用专门的数据压缩库，如 pyzipper、lzma 等，对数据进行压缩和解压缩操作。这些库通常提供了多种压缩算法和压缩级别，可以根据实际需求选择合适的算法和级别。
使用生成器和迭代器：在处理大量数据时，可以使用生成器和迭代器来逐个处理数据，而不是一次性加载整个数据集。这可以减少内存占用，提高程序的性能。
使用数据分片：将大量数据分成多个小块进行处理，可以提高程序的性能和可扩展性。例如，可以使用 itertools 库中的 islice 函数对数据流进行分片处理。
使用缓存：将经常访问的数据缓存在内存中，可以减少磁盘 I/O 操作，提高程序的性能。可以使用 Python 的内置 functools.lru_cache 装饰器实现简单的缓存功能。
使用数据预处理：在存储数据之前，可以对数据进行预处理，例如归一化、标准化等操作，以减少数据的冗余性和提高压缩效果。
使用并行计算：在处理大量数据时，可以使用并行计算技术（如多线程、多进程、分布式计算）来加速数据处理和存储过程。Python 的 multiprocessing 和 concurrent.futures 库提供了方便的并行计算功能。