Какие существуют методы создания высокопроизводительных проектов на Python?

Некоторые методы создания высокопроизводительных проектов на Python:

• Использование многопоточности и многопроцессорности. na-journal.ru Для параллельного выполнения задач, требующих интенсивных вычислений, применяют эти механизмы. na-journal.ru Выбор между многопоточностью и многопроцессорностью зависит от характера задач и особенностей инфраструктуры. na-journal.ru
• Кэширование. na-journal.ru sky.pro Этот метод позволяет уменьшить нагрузку на базу данных и сервер, сохраняя результаты часто запрашиваемых данных в оперативной памяти. na-journal.ru Это значительно сокращает время отклика системы и повышает общую производительность. na-journal.ru
• Асинхронное программирование. na-journal.ru dzen.ru Python поддерживает асинхронные операции через библиотеки, такие как asyncio и aiohttp, что позволяет создавать высокопроизводительные веб-приложения, способные обрабатывать тысячи запросов в секунду. dzen.ru
• Использование NumPy. www.tutorialspoint.com Эта библиотека предлагает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также набор математических функций, адаптированных для эффективных операций с этими массивами. www.tutorialspoint.com
• Профилирование кода. sky.pro Этот метод позволяет определить участки кода, которые требуют оптимизации. sky.pro Для измерения времени выполнения кода используют модуль timeit, а для анализа производительности — модуль cProfile. sky.pro
• Использование генераторов. 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