Какие подходы помогают сократить время исполнения Python программ?

Несколько подходов, которые помогают сократить время исполнения Python-программ:

• Использование встроенных функций и библиотек. sky.pro Вместо создания собственных реализаций рекомендуется использовать готовые решения. sky.pro
• Применение списковых включений (list comprehension). pythonist.ru sky.pro Это способ создания списков, который является более быстрым и читаемым, чем использование цикла for. sky.pro
• Использование генераторов. pythonist.ru sky.pro Генераторы позволяют создавать итераторы, которые вычисляют значения по требованию. sky.pro Они могут уменьшить расход памяти и ускорить выполнение кода при работе с большим количеством данных. sky.pro
• Профилирование кода. sky.pro Позволяет определить участки кода, которые требуют оптимизации. sky.pro Для измерения времени выполнения кода можно использовать модуль timeit, для анализа производительности — модуль cProfile. sky.pro
• Кэширование результатов. sky.pro Может существенно ускорить выполнение кода, сохраняя результаты предыдущих вычислений. sky.pro Один из способов реализации кэширования — использование декоратора functools.lru_cache. sky.pro
• Использование оптимизированных версий библиотек. python-102.readthedocs.io Если компьютер поддерживает это, можно установить оптимизированные версии библиотек Python. python-102.readthedocs.io
• Выбор подходящего алгоритма. python-102.readthedocs.io При выборе функции из библиотеки или написании собственной нужно учитывать, как она будет работать с имеющимися типами и размерами данных, и какие варианты оптимизации могут быть. python-102.readthedocs.io
• Использование последней версии Python. pythonist.ru Язык регулярно обновляется и совершенствуется, с каждым релизом становится всё быстрее и оптимизированнее. pythonist.ru