7 Moyens d'Accélérer Votre Code Python

L'article présente sept techniques pour améliorer les performances du code Python. Tout d'abord, il souligne l'importance de profiler le code pour identifier les goulots d'étranglement avant d'optimiser. L'utilisation de fonctions et de bibliothèques intégrées, comme sum() et map(), est cruciale pour l'efficacité. L'optimisation des boucles avec des compréhensions et des structures de données efficaces, telles que les ensembles et les dictionnaires, améliore la vitesse. La mise en cache des appels de fonction coûteux avec la mémoïsation, notamment avec lru_cache, apporte un bénéfice significatif pour les performances. La concurrence, via le multiprocesseur et asyncio, peut accélérer les tâches liées au CPU et aux entrées-sorties. L'utilisation de bibliothèques optimisées comme NumPy et Pandas pour les opérations vectorisées améliore drastiquement les performances. Enfin, l'utilisation de compilateurs JIT comme Numba, PyPy ou Cython peut traduire le code Python en code machine compilé pour des gains de vitesse substantiels. L'auteur insiste sur le fait que ces techniques sont réalisables grâce à de petits changements ciblés pour apporter des améliorations notables. L'article promeut une stratégie de priorisation du profilage, de l'utilisation des intégrés, et de l'intégration de la mise en cache, de la concurrence et de la compilation JIT pour des performances optimales.