tgoop.com/pyproglib/6715
Create:
Last Update:
Last Update:
Когда проект растет, вопросы производительности становятся критическими. Оптимизация кода — важный шаг на пути к масштабированию приложений, особенно когда дело касается обработки больших объёмов данных, многозадачности или работы с сетевыми запросами. Python, несмотря на свою удобство и читаемость, требует внимания к деталям в области производительности.
Промт:
Проанализируй текущий код на Python и оптимизируй его для повышения производительности.
• Произведи замер времени работы функций с использованием time или timeit.
• Используй Cython, NumPy или pandas для ускорения вычислений, где это возможно.
• Оптимизируй работу с памятью, избавляясь от лишних копий данных и используя эффективные структуры данных (например, deque, defaultdict, set).
• Применяй асинхронность (asyncio) или многозадачность (с помощью concurrent.futures или multiprocessing) для параллельной обработки данных.
• Профилируй код с помощью cProfile, line_profiler, чтобы выявить узкие места в производительности.
Уменьшить время работы программы и потребление ресурсов, обеспечив эффективную обработку данных и улучшение отклика системы.
timeit и cProfile — для замеров производительности,NumPy, pandas — для векторизованных операций с данными,asyncio или multiprocessing — для асинхронной и параллельной обработки,memory_profiler — для анализа потребления памяти.Библиотека питониста #буст