Оптимизация Python кода может быть непростой задачей, но если вы хотите, чтобы ваше приложение работало наилучшим образом, вам стоит знать некоторые эффективные способы оптимизации. В этой статье мы рассмотрим десять ключевых методов, которые помогут увеличить скорость вашего Python кода до максимального уровня. Используйте векторизованные операции с помощью библиотеки NumPy Использование циклов для выполнения математических операций над массивами данных может быть медленным и неэффективным. ...

Источник: Nuances of Programming Курс SkillFactory Универсальный разработчик на Python: как стать программистом, незаменимым в новых условиях. Как правило, Python негласно используется с библиотеками, написанными на других языках. При таком уровне абстракции бывает сложно понять, как улучшить производительность и потребление памяти. Однако подобные проблемы решаются с помощью профилировщика (англ. profiler). Этот инструмент выявляет участки кода, требующие наибольших затрат времени и памяти. Scalene  —  отличный профилировщик Python, который целенаправленно занимается CPU, GPU и памятью...