Пламенный привет посетителям этой страницы, пришедшим из социальных сетей, да и всем остальным тоже!
В апреле 2021-го года наблюдал удивительное явление: обильный поток посетителей из 4-х социальных сетей. В связи с этим настоятельно рекомендую всем неоднократно и регулярно посещать сайт rtbsm.ru — там в общих чертах изложена Российская Теннисная Балльная Система Марии (Шараповой).
Приглашаю всех полюбоваться на Фото и Видео красавицы Марии — надеюсь, что Вы поделитесь адресом сайта rtbsm.ru с друзьями и знакомыми.
Главная проблема — известить Марию, чтобы она лично как можно скорее заявила на весь мир о РТБСМ.
Оптимизация кода на Python -
width=»840″ width=»1100″
Привожу информацию со страницы https://dzen.ru/a/Z0BpSQbk5mrcg0E_#3_ispolzyiite_map_i_filter_vmesto_c :
9. Кэшируйте результаты с помощью functools.lru_cache
10. Переносите критические части кода на C или Cython
11. Используйте асинхронное программирование
12. Следите за сложностью алгоритмов
Python — популярный и удобный язык программирования, который часто используется благодаря своей читаемости и легкости написания кода. Однако, из-за его интерпретируемой природы, Python может быть медленнее по сравнению с компилируемыми языками, такими как C++ или Java.
Поэтому оптимизация кода на Python становится важной задачей, особенно в проектах, связанных с высокими нагрузками или обработкой больших объемов данных. В этой статье мы рассмотрим советы и трюки, которые помогут сделать ваш код более производительным и эффективным.
Библиотеки стандартной библиотеки Python и встроенные функции (len(), sum(), min(), max() и др.) написаны на C и оптимизированы для высокой производительности. Использование их вместо пользовательских реализаций — простой способ ускорить ваш код.
Пример:
Неоптимальный код:
Оптимизированный код:
2. Используйте генераторы вместо списков
Если вы работаете с большими данными, генераторы позволяют экономить память, так как они создают элементы «на лету», а не хранят их все в памяти.
Пример:
Неоптимальный код:
squared_numbers = [x**2 for x in range(1000000)] # Создается огромный список в памяти
Оптимизированный код:
squared_numbers = (x**2 for x in range(1000000)) # Используется генератор
Генератор особенно полезен, если вы просто итерируетесь по результатам и не нуждаетесь в доступе ко всем элементам одновременно.
3. Используйте map() и filter() вместо циклов
Функции map() и filter() написаны на C, что делает их быстрее, чем эквивалентные циклы. Они позволяют сразу применить функцию ко всем элементам коллекции или отфильтровать их.
Списковые включения, а также аналогичные конструкции для словарей и множеств, обычно быстрее, чем использование циклов с append().
Пример:
Неоптимальный код:
Оптимизированный код:
squared_numbers = [x**2 for x in range(10)]
5. Избегайте глобальных переменных
Глобальные переменные в Python замедляют выполнение программы, так как интерпретатор должен искать их в глобальной области видимости. Работайте с локальными переменными, когда это возможно.
Пример:
6. Используйте модуль itertools
Модуль itertools предоставляет высокопроизводительные инструменты для работы с итерациями. Он позволяет выполнять операции, такие как комбинации, перестановки, объединения и т. д., эффективно и без создания промежуточных структур данных.
Пример:
7. Профилируйте код
Для поиска узких мест в производительности кода используйте инструменты профилирования, такие как cProfile или line_profiler. Это поможет выявить самые медленные участки программы.
Пример:
python -m cProfile my_script.py
8. Используйте правильные структуры данных
Выбор правильной структуры данных может значительно ускорить выполнение программы. Например:
Используйте set для проверки наличия элемента (время поиска в множестве O(1) против O(n) в списках).
Используйте deque из модуля collections для операций вставки/удаления на концах списка (работает быстрее, чем list).
Пример:
9. Кэшируйте результаты с помощью functools.lru_cache
Если функция часто вызывается с одними и теми же аргументами, использование functools.lru_cache позволяет кэшировать результаты и сокращать время выполнения.
Пример:
10. Переносите критические части кода на C или Cython
Если вам нужна максимальная производительность, вы можете оптимизировать узкие места, написав их на C или используя инструменты, такие как Cython. Это позволит комбинировать удобство Python с высокой скоростью выполнения кода на C.
11. Используйте асинхронное программирование
Для задач, связанных с вводом-выводом (например, обращения к сети или работе с файлами), асинхронное программирование может значительно ускорить выполнение программы.
Пример:
12. Следите за сложностью алгоритмов
Даже самый хорошо оптимизированный код будет медленным, если вы используете неэффективный алгоритм. Всегда старайтесь выбирать алгоритмы с минимальной временной сложностью.
Оптимизация кода на Python — это баланс между читаемостью, производительностью и сложностью. Применяя эти советы и трюки, вы сможете ускорить выполнение ваших программ, сохраняя их удобство для разработки и поддержки.
Приглашаю всех высказываться в Комментариях. Критику и обмен опытом одобряю и приветствую. В особо хороших комментариях сохраняю ссылку на сайт автора!
И не забывайте, пожалуйста, нажимать на кнопки социальных сетей, которые расположены под текстом каждой страницы сайта. Продолжение тут…
Продолжение тут…
