已经干完了还要改进吗

脚本写完要不要优化？是只做到有？还是做到先有后优？
提出的需求不太细致，只按照关键项完成了；但完成后有又许多优化方向，这些优化可以使得程序更好用；这时改怎么做？

要继续优化这个已经实现关键功能的脚本？

你有多余的时间，闲着也是闲着，就优化呗，优化的经验多了，下次实现的时候就可以直接按最优解来，可以节约未来的时间
如果你没时间，那就先别忙着折腾
优化有许多方向
“优化”这个词本身就容易误导人
因为空间和时间都是有限的，要么你用空间换时间，要么你用时间换空间
只要不是代码写的太烂，其实空间和时间都不应该存在浪费的
你到底关心什么指标，就去优化那个指标，相应的其他指标就必须让步
不搞清楚什么指标是最关心的，胡乱优化，只会越优化越糟糕
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比如那些3A大作，你以为的优化是全面提升性能，实际上要做的就是牺牲一部分视野中的分辨率以提高帧数
或者牺牲帧数提高画质
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回到你写的脚本问题
你关心响应速度，那就要多占用线程，以最短的时间完成任务
而如果你关心的是占用资源的多少，那就应该反过来，任务全放队列，单线程慢慢执行

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7438109
这篇博客也不错, 你可以看下自动化脚本搭建和入门编写需要注意的几个点，大大减少需要返工的时间
除此之外, 这篇博客: 特征怎么离散化？为什么需要离散化？中的 特征离散化 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
连续特征离散化的基本假设，是默认连续特征不同区间的取值对结果的贡献是不一样的。
特征的连续值在不同的区间的重要性是不一样的，所以希望连续特征在不同的区间有不同的权重，实现的方法就是对特征进行划分区间，每个区间为一个新的特征。常用做法，就是先对特征进行排序，然后再按照等频离散化为N个区间。
您还可以看一下张传波老师的软件设计是怎样炼成的？课程中的什么是漂亮的软件设计？小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
在已经完成关键功能的脚本后，进行进一步优化可以提升脚本的性能和用户体验。以下是一些可以考虑的优化方法：
1. 编写高效的算法和代码：
2. 使用合适的数据结构和算法，减少时间和空间复杂度。
3. 减少重复计算和不必要的操作。
4. 使用更高效的库和函数，例如使用numpy代替python内置的列表操作。
5. 并行化和多线程处理：
6. 如果脚本中存在需要处理大量数据或计算密集型任务的部分，可以考虑并行化和多线程处理来加速计算过程。
7. 使用并行化库（如multiprocessing）或分布式计算框架（如Dask）来实现并行计算。
8. 内存和资源管理：
9. 对于处理大量数据的脚本，可以考虑优化内存使用。例如，避免不必要的数据复制和存储，使用流式处理等方法。
10. 释放不再需要的资源和对象，避免内存泄漏。
11. 编写可扩展和模块化的代码：
12. 设计良好的架构和模块，便于代码的维护和扩展。
13. 使用适当的设计模式和代码规范，使代码更加可读和易于理解。
14. 引入缓存机制：
15. 对于需要频繁读取或计算的数据，可以引入缓存机制来缓存结果，减少重复计算的时间。
16. 进行性能测试和优化：
17. 使用性能分析工具，如profiler，来找出脚本中的性能瓶颈。根据性能分析结果，有针对性地进行代码优化。
18. 用户体验的优化：
19. 添加友好的界面或日志输出，提供清晰的错误信息和反馈。
20. 考虑用户输入的容错处理，避免程序崩溃或异常情况。
21. 优化代码的可维护性和可读性，减少潜在的bug和错误。
总之，对于已经实现关键功能的脚本，优化可以提升脚本的性能和用户体验，但需要根据具体情况进行权衡和决策。在优化之前，可以先满足基本功能，然后根据需求和资源情况，决定是否进行进一步的优化。