Capacitación en diseño de Beida Jade Bird: ¿Cómo mejorar la eficiencia operativa de Python?
Python tiene muchas ventajas que otros lenguajes de programación no tienen. Por ejemplo, puede completar muchas operaciones con muy poco código, es multiproceso y puede soportar fácilmente múltiples tareas.
Además de muchas ventajas, Python también tiene algunas desventajas, como una velocidad de ejecución lenta. Las siguientes 6 técnicas de introducción/formación informática pueden ayudarle a mejorar la eficiencia de Python.
1. Uso de claves para ordenar Python contiene muchas reglas de clasificación antiguas, que tomarán mucho tiempo al crear métodos de clasificación personalizados, y estos métodos de clasificación también retrasarán la velocidad de ejecución real del programa.
La mejor manera de ordenar es utilizar tantas claves como sea posible y el método integrado sort().
2. Los desarrolladores de aplicaciones de compilación cruzada a veces olvidan que las computadoras no entienden realmente los lenguajes de programación utilizados para crear aplicaciones modernas.
Las computadoras entienden el lenguaje de máquina.
Para ejecutar su aplicación, la utiliza para convertir código legible por humanos en código legible por máquina.
A veces es factible escribir una aplicación en un lenguaje como Python y luego ejecutar la aplicación en un lenguaje como C++.
La clave es lo que desea que logre su aplicación y qué recursos puede proporcionar su sistema host.
3. El código clave simplifica muchas tareas de programación mediante el uso del paquete de funciones externas Python, pero para algunas tareas urgentes, su rendimiento suele ser insatisfactorio.
El uso de C/C++ o paquetes de funciones externas en lenguaje de máquina para manejar tareas urgentes puede mejorar efectivamente la eficiencia de ejecución de las aplicaciones.
Estos paquetes de funciones suelen estar adjuntos a plataformas específicas, por lo que debes elegir el paquete de funciones adecuado según la plataforma que estés utilizando.
En resumen, este enfoque requiere sacrificar la portabilidad de la aplicación a cambio de una eficiencia operativa que solo se puede obtener mediante la programación directa del host subyacente.
4. Optimización de bucles Cada lenguaje de programación enfatiza la mejor solución de bucle.
Al usar Python, puedes utilizar una gran cantidad de técnicas para hacer que los programas en bucle se ejecuten más rápido.
Sin embargo, un consejo que los desarrolladores suelen olvidar es intentar evitar el acceso a las propiedades de las variables en los bucles.
5. Pruebe varios métodos de codificación. Usar el mismo método de codificación cada vez que crea una aplicación casi siempre dará como resultado que la aplicación se ejecute de manera menos eficiente de lo esperado.
Puedes probar algunos métodos heurísticos en el análisis de programas.
Por ejemplo, al procesar elementos de datos en un diccionario, puede utilizar métodos seguros para garantizar que los elementos de datos existan antes de actualizarlos, o puede actualizar directamente los elementos de datos y tratar los elementos de datos no existentes como especiales. casos.
6. Para utilizar una versión más reciente de Python, debes asegurarte de que tu código aún pueda ejecutarse en la nueva versión.
Debe utilizar la nueva biblioteca para experimentar la nueva versión de Python y luego verificar su aplicación cuando realice cambios críticos.
Solo cuando hayas realizado los cambios necesarios te darás cuenta de la diferencia en la nueva versión.