В последние годы было приложено много усилий для улучшения производительности Python. Сейчас можно быстро обрабатывать большие наборы данных, используя библиотеки numpy, scipy, pandas, numba. А также Pypy, которая ускоряет выполнение кода на Python, в несколько раз.В этой статье я поделюсь десятью способами ускорения Python без использования сторонних инструментов. Приведенные в данной статье примеры доступны в этом репозитории на Github.1. Познакомьтесь со встроенными функциями Python поставляется...

6 способов повышения производительности, от использования лучших алгоритмов до использования языка C для многопроцессорной обработки 1. Оптимизация кода и алгоритмов Всегда внимательно смотрите на свой код и алгоритмы в первую очередь. Многие проблемы со скоростью могут быть решены путем реализации лучшего алгоритма или добавления кэширования. Целые книги написаны на эту тему, но некоторые общие рекомендации, чтобы следовать являются: 2. Использование PyPy Вероятно, вы используете справочную реализацию Python, CPython...