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 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. ...