7 способов ускорить ваш код на Python

Статья представляет семь техник для улучшения производительности кода на Python. Сначала она подчеркивает важность профилирования кода для выявления узких мест перед оптимизацией. Использование встроенных функций и библиотек, таких как `sum()` и `map()`, имеет решающее значение для эффективности. Оптимизация циклов с помощью списковых включений и эффективных структур данных, таких как множества и словари, увеличивает скорость. Кеширование дорогих вызовов функций с помощью мемоизации, особенно с `lru_cache`, существенно улучшает производительность. Параллельная обработка, посредством мультипроцессинга и asyncio, может ускорить задачи, связанные с CPU и вводом/выводом. Использование оптимизированных библиотек, таких как NumPy и Pandas, для векторизованных операций существенно улучшает производительность. Наконец, использование JIT-компиляторов, таких как Numba, PyPy или Cython, может перевести Python в скомпилированный машинный код для значительного увеличения скорости. Автор подчеркивает, что эти техники достижимы посредством небольших, сосредоточенных изменений для достижения значительных улучшений. Статья пропагандирует стратегию, которая отдает приоритет профилированию, использованию встроенных функций и интеграции кеширования, параллельной обработки и JIT-компиляции для оптимальной производительности.