Cinco estudiantes con especialización en técnicas de optimización de código.

Puedes codificar simplemente subiendo un tramo de escaleras.

5 consejos para optimizar el código Python

Análisis de optimización del rendimiento.

La creación de perfiles es el proceso de medir y analizar el rendimiento del código para identificar cuellos de botella en el rendimiento. El lenguaje de programación informática

proporciona módulos integrados como c Profile y time it, que se pueden utilizar para el análisis.

Puedes utilizar c Profile para analizar el tiempo dedicado a diferentes funciones o métodos en tu código.

Utilízalo para medir el tiempo de ejecución de un fragmento de código específico. Aquí hay un ejemplo:

En este ejemplo, se ingresan dos funciones función_lenta y función_rápida.

Análisis de filas para medir su tiempo de ejecución. Analizar los resultados puede ayudar a determinar qué letra es cuál.

Los números tienen tiempos de ejecución más largos y se pueden optimizar aún más.

2. Optimizar las estructuras de datos

Elegir la estructura de datos correcta puede afectar significativamente el rendimiento del código Python.

Python proporciona una variedad de estructuras de datos integradas, como listas, tuplas, conjuntos y palabras.

Canon, cada estructura tiene sus propias características y prestaciones. Elegir la estructura de datos más adecuada para un caso de uso específico

puede optimizar en gran medida la ejecución del código. Aquí hay un ejemplo:

En este ejemplo, se comparan dos métodos para crear una lista de números del 0 al 9999.

. El primer enfoque es utilizar la concatenación de listas en un bucle, ya que cada iteración debe

crear una nueva lista, lo que resulta en una degradación del rendimiento. El segundo método utiliza la comprensión de listas.

Este método es más eficiente y optimizado.

3. Utilice funciones y bibliotecas integradas

Python proporciona un amplio conjunto de funciones y bibliotecas integradas, todas las cuales se implementan mediante

Performance. mejoramiento. La generación de Python se puede mejorar enormemente utilizando estas funciones y bibliotecas integradas.

Rendimiento del código. Aquí hay un ejemplo:

En este ejemplo, se comparan dos métodos para ordenar una lista de números. Primero

Este método utiliza una función de comparación personalizada. Debido al uso de la función lambda,

será un poco más lento. El segundo método lo elimina y utiliza parámetros con claves predeterminadas.

La función de clasificación de números optimiza este método y mejora la eficiencia.

4. Utilice la compilación justo a tiempo (JIT)

La compilación justo a tiempo es una optimización dinámica en tiempo de ejecución.

Y compilar algo de código para mejorar su rendimiento. Python proporciona una biblioteca de compilación JIT.

, como PyPy y Numba, se pueden utilizar para optimizar el código crítico para el rendimiento. Vea a continuación

El siguiente ejemplo:

En este ejemplo, la biblioteca numba se utiliza para calcular la función recursiva de la secuencia de Fibonacci.

Los números han sido compilados JIT. La compilación JIT optimiza la función en tiempo de ejecución, a diferencia de la versión no optimizada.

El rendimiento mejora en comparación con este método.

5. Administrar la memoria para optimizar el rendimiento.

La gestión eficaz de la memoria puede afectar en gran medida el rendimiento del código Python. Como la memoria

Se pueden utilizar técnicas como la creación de perfiles, la recolección de basura y las estructuras de datos con alta eficiencia de almacenamiento para la optimización.

Uso y reducción de memoria. Aquí hay un ejemplo:

En este ejemplo, se comparan dos métodos para multiplicar dos matrices grandes usando NumPy.

Método. El primer método consiste en utilizar la multiplicación de matrices tradicional, que crea una matriz intermedia.

Esto puede resultar en un uso ineficiente de la memoria. El segundo enfoque utiliza vistas y retransmisiones para la optimización.

Usa memoria y reduce el espacio ocupado.