在Python中，優化類與對象可以從以下幾個方面進行：
使用合適的數據結構：根據實際需求選擇合適的數據結構，例如使用列表（list）存儲一組數據，使用字典（dict）存儲鍵值對數據等。合適的數據結構可以提高代碼的運行效率。
使用生成器：當處理大量數據時，使用生成器可以避免一次性加載所有數據到內存中，從而減少內存消耗。生成器可以通過定義yield關鍵字實現。
使用緩存：對于重復計算的結果，可以使用緩存（如functools庫中的lru_cache裝飾器）來存儲結果，避免重復計算。
使用類方法：類方法可以訪問類的屬性和其他方法，可以減少全局變量的使用，提高代碼的可讀性和可維護性。
使用屬性裝飾器：使用@property裝飾器可以將方法轉換為屬性調用，提高代碼的可讀性。
使用描述符：描述符允許你自定義屬性的訪問、設置和刪除行為，可以實現更復雜的邏輯。
使用工廠方法：工廠方法可以根據參數創建不同類型的對象，提高代碼的可擴展性和可維護性。
使用單例模式：當需要確保一個類只有一個實例時，可以使用單例模式。這樣可以避免資源的浪費和潛在的錯誤。
使用上下文管理器：當需要處理文件、網絡連接等資源時，可以使用上下文管理器（如with語句）來確保資源被正確釋放。
使用性能分析工具：使用性能分析工具（如cProfile）來找出代碼中的瓶頸，針對性地進行優化。
總之，優化Python類與對象需要從多個方面進行考慮，包括數據結構、內存管理、代碼可讀性和可維護性等。在實際開發中，需要根據具體需求和場景選擇合適的優化方法。
