4 ajustements faciles à mettre en œuvre et à fort impact pour optimiser les performances de votre code Python

4 ajustements pour optimiser les performances de votre code Python

Comment détecter, comprendre et éliminer les goulots d’étranglement en Python pour une augmentation de vitesse de 1500x

Ma philosophie repose sur la recherche de solutions simples avant de recourir à des solutions complexes. En explorant les méthodes simples de cet article, vous pourrez obtenir l’augmentation de performance dont vous avez besoin, en vous épargnant les complexités et les nombreuses heures nécessaires pour mettre en œuvre et déboguer le multiprocessage, les threads ou les packages écrits dans une autre langue.

Dans cet article, nous examinerons les outils et les 4 méthodes permettant d’accélérer n’importe quel code Python à l’aide de techniques minimales et faciles à mettre en œuvre. Nous analyserons notre code, détecterons les goulots d’étranglement et les corrigerons de manière structurée. Pour ce faire, nous réduirons la quantité de travail que Python doit effectuer.

Si vous devez parcourir une certaine distance le plus rapidement possible, vous pouvez soit conduire plus vite, soit raccourcir votre trajet. De la même manière, au lieu de demander à Python d’effectuer plus rapidement de nombreuses opérations, vous pouvez également réduire le nombre d’opérations.

En fin de compte, vous acquérerez une compréhension plus approfondie des performances du code, vous développerez des compétences précieuses en analyse de code pour éviter les goulots d’étranglement pendant le développement et vous deviendrez un meilleur développeur. Passons au code !

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Table des matières

Nous analysons notre problème en trois parties :

Dans la partie A, nous définissons ce que nous entendons par performance et discutons du profileur que nous utiliserons dans la partie suivante pour mesurer notre code.

La partie B concerne l’utilisation d’outils pour repérer le goulot d’étranglement. Nous mesurons notre code et identifions les goulots d’étranglement de performance. Nous utilisons un exemple pratique pour comprendre pourquoi notre fonction ne fonctionne pas de manière optimale.

Dans la partie C, nous discutons des moyens d’éliminer les goulots d’étranglement. Dans les parties précédentes, nous avons appris à détecter le code problématique et à l’analyser pour connaître la cause du ralentissement. Dans cette partie, nous discutons des stratégies pour augmenter les performances :

• Choisir la bonne structure de données
• Éliminer le code qui s’exécute lentement (comme les boucles imbriquées)

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