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...

Оптимизация кода на Python - ключевой аспект разработки программного обеспечения. Хорошо оптимизированный код обеспечивает более быструю и эффективную работу программ, что приводит к сокращению времени выполнения и использованию ресурсов. В этой статье мы рассмотрим 10 полезных техник оптимизации кода на Python с примерами, чтобы помочь вам улучшить производительность ваших программ. 1.Используйте List Comprehensions List Comprehensions - это эффективный способ создания списков в Python. Они позволяют сгенерировать список на основе другого списка или итерируемого объекта за одну строку. Вместо того, чтобы использовать циклы for для заполнения списка, используйте List Comprehensions...