Python 优化存储和精度 具体步骤如下：
优化存储
Python 在处理大数据时，往往会面临内存不足的问题，因此需要优化存储。
使用生成器表达式
生成器表达式不会在内存中存储所有的值，而只在需要时生成。这意味着生成器表达式在处理大数据时可以避免内存崩溃问题。
data = [i for i in range(1000000)] # 列表表达式，会在内存中存储1000000个数
data = (i for i in range(1000000)) # 生成器表达式，只有在需要时生成，不会在内存中存储所有的值
使用numpy
numpy 是一种用于科学计算的 Python 库，它的数组操作比原生的 Python 更高效，并且可以优化存储。
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4]) # 创建一个numpy数组
优化精度
Python 在处理浮点数时，容易出现精度问题。为了解决这个问题，我们可以使用 decimal 库。
使用 decimal 库
decimal 库提供了高精度的浮点数运算，可以更好地处理浮点数精度问题。
from decimal import Decimal
x = Decimal('0.1') # 创建一个高精度浮点数
y = Decimal('0.1')
result = x / y
print(result) # 输出 1.0
使用 fractions 库
fractions 库可以处理分数，它提供了一个 Fraction 类来表示分数，可以更准确地进行数学运算。
from fractions import Fraction
x = Fraction(3, 4)
y = Fraction(1, 2)
result = x + y
print(result) # 输出 5/4
以上是 Python 优化存储和精度的完整攻略，我们可以通过使用生成器表达式和numpy来优化存储，使用decimal库和fractions库来优化精度。