Полезный промт дня: оптимизация кода и повышение его производительности

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.

Задача:

Уменьшить время работы программы и потребление ресурсов, обеспечив эффективную обработку данных и улучшение отклика системы.

Рекомендуемые инструменты и методы:

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.

Источник: vk.com

Комментарии: