4 cambios fáciles de implementar y de alto impacto para potenciar el rendimiento de tu código Python
4 cambios fáciles y de alto impacto para mejorar el rendimiento de tu código Python
Cómo detectar, entender y eliminar puntos críticos en Python para un aumento de velocidad de 1500 veces
Mi filosofía se centra en intentar soluciones simples antes de recurrir a soluciones complejas. Al explorar los métodos sencillos en este artículo, es posible que encuentres el aumento de rendimiento que necesitas, evitando las complejidades e innumerables horas necesarias para implementar y depurar la multiprocesamiento, hilos o paquetes escritos en otro lenguaje.
En este artículo profundizaremos en las herramientas y 4 métodos para acelerar cualquier código de Python utilizando técnicas minimales y fáciles de implementar. Analizaremos nuestro código, detectaremos puntos críticos y los solucionaremos de manera estructurada. Lo haremos disminuyendo la cantidad de trabajo que Python tiene que hacer.
Si tienes que recorrer una cierta distancia lo más rápido posible, puedes conducir más rápido o acortar tu camino. De manera similar, en lugar de hacer que Python realice muchas operaciones más rápidas, también puedes reducir el número de operaciones.
En última instancia, obtendrás una comprensión más profunda del rendimiento del código, adquirirás habilidades valiosas en el análisis de código para evitar puntos críticos durante el desarrollo y serás un mejor desarrollador. ¡Vamos a programar!
Contenido
Estamos analizando nuestro problema en tres partes:
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En la parte A definimos qué entendemos por rendimiento y discutimos el perfilador que utilizaremos en la siguiente parte para medir nuestro código.
La parte B se centra en el uso de herramientas para detectar el punto crítico. Medimos nuestro código y encontramos los puntos críticos de rendimiento. Utilizamos un ejemplo práctico para entender por qué nuestra función tiene un rendimiento deficiente.
En la parte C discutimos formas de eliminar los puntos críticos. En las partes anteriores, aprendimos cómo detectar el código problemático y analizarlo para conocer la causa de la desaceleración. En esta parte, discutiremos estrategias para aumentar el rendimiento:
- Elegir la estructura de datos adecuada
- Eliminar código de ejecución lenta (como bucles anidados)
