4 semplici modifiche ad alto impatto facili da implementare per potenziare le prestazioni del tuo codice Python

4 modifiche Python ad alto impatto e facili da implementare

Come rilevare, comprendere ed eliminare i punti di blocco in Python per un aumento della velocità di 1500 volte

Il tuo codice Python dopo questo articolo (immagine di SpaceX su Unsplash)

La mia filosofia si basa su tentare soluzioni semplici prima di ricorrere a soluzioni complesse. Esplorando i metodi facili in questo articolo, potresti trovare l’aumento delle prestazioni di cui hai bisogno, risparmiandoti le complessità e le innumerevoli ore necessarie per implementare e debuggare il multiprocesssing, i thread o i pacchetti scritti in un’altra lingua.

In questo articolo approfondiremo gli strumenti e 4 metodi per accelerare qualsiasi codice Python utilizzando tecniche minime e facili da implementare. Analizzeremo il nostro codice, rileveremo i punti di blocco e li risolveremo in modo strutturato. Faremo questo riducendo la quantità di lavoro che Python deve svolgere.

Se devi percorrere una certa distanza il più velocemente possibile, puoi guidare più velocemente o accorciare il percorso. Allo stesso modo, invece di far svolgere a Python molte operazioni più velocemente, puoi anche ridurre il numero di operazioni.

In definitiva, acquisirai una comprensione più approfondita delle prestazioni del codice, acquisirai competenze preziose nell’analisi del codice per evitare punti di blocco durante lo sviluppo e sarai un miglior sviluppatore. Codifichiamo!

Contenuti

Stiamo analizzando il nostro problema in tre parti:

Nella parte A definiamo cosa intendiamo per prestazioni e discutiamo del profiler, che utilizzeremo nella parte successiva per misurare il nostro codice.

La parte B ruota attorno all’utilizzo di strumenti per individuare il punto di blocco. Misuriamo il nostro codice e individuiamo i punti di blocco delle prestazioni. Utilizziamo un esempio pratico per capire perché la nostra funzione non ha buone prestazioni.

Nella parte C discutiamo dei modi per eliminare i punti di blocco. Nelle parti precedenti abbiamo imparato come individuare il codice problematico e analizzarlo per conoscere la causa del rallentamento. In questa parte discutiamo le strategie per aumentare le prestazioni:

  • Scegliendo la giusta struttura dati
  • Eliminando il codice lento (come i cicli nidificati)