7 Wege, Ihren Python-Code zu beschleunigen

Der Artikel präsentiert sieben Techniken zur Leistungssteigerung von Python-Code. Zunächst betont er die Wichtigkeit des Profilings von Code, um Engpässe vor der Optimierung zu identifizieren. Die Verwendung von integrierten Funktionen und Bibliotheken wie `sum()` und `map()` ist für Effizienz entscheidend. Die Optimierung von Schleifen mit Comprehensions und effizienten Datenstrukturen wie Mengen und Wörterbüchern verbessert die Geschwindigkeit. Das Zwischenspeichern teurer Funktionsaufrufe mittels Memoisierung, insbesondere mit `lru_cache`, bringt einen signifikanten Leistungsvorteil. Die Verwendung von Konkurrenz mittels Multiprozessierung und asyncio kann CPU- und E/A-geschwindigkeitsgaben beschleunigen. Die Nutzung optimierter Bibliotheken wie NumPy und Pandas für vektorisierte Operationen verbessert die Leistung drastisch. Schließlich kann die Verwendung von JIT-Compilern wie Numba, PyPy oder Cython Python-Code in kompilierten Maschinencode übersetzen, was zu erheblichen Geschwindigkeitsgewinnen führt. Der Autor betont, dass diese Techniken durch kleine, fokussierte Änderungen erreichbar sind, um beträchtliche Verbesserungen zu erzielen. Der Artikel fördert eine Strategie, die Profilierung, die Verwendung von integrierten Funktionen und die Integration von Zwischenspeichern, Konkurrenz und JIT-Kompilierung für optimale Leistung priorisiert.