Хотите узнать, как повысить эффективность вашего кода с точки зрения времени выполнения и сохранения памяти? Воспользуйтесь советами, которые помогут перейти на новый уровень написания кода Python. Python — самый распространенный язык программирования в области науки о данных, и его популярность продолжает расти. За последние годы сфера влияния науки о данных существенно возросла. Дата-сайентист часто работает с большими объемами данных. По этой причине ему нужно писать эффективный код с точки зрения времени выполнения и памяти...

Надеюсь, эти идиотские заголовки радуют вас :) В прошлый раз я сравнивал время выполнения различных методов на Питоне и на JS: Меня неприятно (по отношению к Питону) удивил тот факт, что JS-код исполнялся в 50 раз быстрее такого же на Питоне. Но у него есть один секрет. JIT Это означает Just In Time Compiler. Обычный компилятор просто вдумчиво компилирует программу. В отличие от него JIT занимается компиляцией прямо во время выполнения, то есть совмещает функции интерпретатора и компилятора. Читайте также: Деятельность JIT разбита на несколько стадий...