Вопрос: Как ускорить код с подсчетом похожести?

Лучший ответ:
1. Убери повторения (в моём примере это уже сделано), сравнивать id=5 с id=1 не надо, если ты уже сравнил id=1 с id=5. Они симметричны
2. Если кэш поможет (в чём я сомневаюсь) — можно его оставить. Если ты уверен, что не будет двух неуникальных list_word_int — выбрасывай кэш смело.
3. Это вроде можно распараллелить. Задействуй все ядра
4. Перепиши это на быстрый компилируемый язык вроде Golang или CythonОднопоточный кодimport difflib
from functools import lru_cache
from itertools import combinations

arr = [
    {"_id": 1, "list_word_int": (189, 114, 188, 90, 2, 68, 96, 0, 250, 168, 150, 126)},
    {"_id": 2, "list_word_int": (224, 26, 56, 153, 139, 128, 126, 220, 190, 137)},
    {"_id": 3, "list_word_int": (188, 241, 225, 134, 134, 30, 134, 187, 204, 227, 3)},
    {"_id": 4, "list_word_int": (224, 166, 159, 236, 82, 17, 82, 21, 227, 97)},
    {"_id": 5, "list_word_int": (98, 96, 38, 107, 142, 134, 13, 36, 23)},
]


@lru_cache(maxsize=2 ** 13)
def get_ratio(lst1, lst2):
    return difflib.SequenceMatcher(None, lst1, lst2).ratio()


if __name__ == "__main__":
    for a, b in combinations(arr, 2):
        ratio = get_ratio(a["list_word_int"], b["list_word_int"])
        print(
            "id= ",
            a["_id"],
            "Сравниваемый id=",
            b["_id"],
            "Коэффициент похожести:",
            ratio,
        )

    print(get_ratio.cache_info())Параллельное выполнение, генерация комбинаций во всех процессахimport difflib
import multiprocessing as mp
import os
from itertools import combinations, cycle

arr = [
    {"_id": 1, "list_word_int": [189, 114, 188, 90, 2, 68, 96, 0, 250, 168, 150, 126]},
    {"_id": 2, "list_word_int": [224, 26, 56, 153, 139, 128, 126, 220, 190, 137]},
    {"_id": 3, "list_word_int": [188, 241, 225, 134, 134, 30, 134, 187, 204, 227, 3]},
    {"_id": 4, "list_word_int": [224, 166, 159, 236, 82, 17, 82, 21, 227, 97]},
    {"_id": 5, "list_word_int": [98, 96, 38, 107, 142, 134, 13, 36, 23]},
]


def target(id_, count):
    pid = os.getpid()

    for i, (a, b) in zip(cycle(range(count)), combinations(arr, 2)):
        if i != id_:
            continue
        ratio = difflib.SequenceMatcher(
            None, a["list_word_int"], b["list_word_int"]
        ).ratio()
        print(f"PID: {pid} id={a['_id']} & {b['_id']} ratio={ratio}")


if __name__ == "__main__":
    processes = []

    for x in range(mp.cpu_count()):
        p = mp.Process(target=target, args=(x, mp.cpu_count()))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()Один процесс генерирует комбинации в очередь, остальные обрабатываютimport difflib
import multiprocessing as mp
import os
from itertools import combinations

arr = [
    {"_id": 1, "list_word_int": [189, 114, 188, 90, 2, 68, 96, 0, 250, 168, 150, 126]},
    {"_id": 2, "list_word_int": [224, 26, 56, 153, 139, 128, 126, 220, 190, 137]},
    {"_id": 3, "list_word_int": [188, 241, 225, 134, 134, 30, 134, 187, 204, 227, 3]},
    {"_id": 4, "list_word_int": [224, 166, 159, 236, 82, 17, 82, 21, 227, 97]},
    {"_id": 5, "list_word_int": [98, 96, 38, 107, 142, 134, 13, 36, 23]},
]


def queue_creator(q, w_count):
    pid = os.getpid()
    print("Created queue generator PID", pid)

    for a, b in combinations(arr, 2):
        q.put((a, b))
    for _ in range(w_count):
        q.put(("stop", None))


def worker(q):
    pid = os.getpid()
    print("Created worker PID", pid)

    while True:
        a, b = q.get()
        if a == "stop":
            break

        ratio = difflib.SequenceMatcher(
            None, a["list_word_int"], b["list_word_int"]
        ).ratio()
        print(f"PID:{pid} {a['_id']} & {b['_id']} ratio={ratio}")


if __name__ == "__main__":
    queue = mp.Queue()
    # 1 воркер на генерацию комбинаций, остальные на обработку
    workers_count = (mp.cpu_count() - 1) or 1
    q_process = mp.Process(target=queue_creator, args=(queue, workers_count))
    q_process.start()
    processes = [q_process]

    for x in range(workers_count):
        p = mp.Process(target=worker, args=(queue,))
        p.start()
        processes.append(p)

    for process in processes:
        process.join()

Худший ответ:
Можно  сэкономить время если не сравнивать 2 с 1, т.к. ранее уже сравнивался 1 с 2.
Это и других повторов касается, так в вашем примере 20 сравнений, а по факту хватит 4+3+2+1=10 сравнений, т.е. ускорение в 2 раза.