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...

Python известен простотой синтаксиса, но его скорость ограничена GIL и интерпретируемой природой. Rust предлагает безопасность памяти, многопоточность без гонок данных и производительность C/C++. Интеграция через PyO3 позволяет писать критичные к скорости участки кода на Rust, превращая их в Python-модули. Результат: ускорение в 10–100 раз при сохранении экосистемы Python. PyO3 — мост между Rust и Python, предоставляющий: - Бидинги Python API: Вызов Python из Rust и наоборот. - Автоматическое управление памятью: Интеграция с механизмами ссылок Python (счётчик ссылок, GC)...