Предпочитай встроенные функции и нативные структуры данных везде, где это возможно — они реализованы на C и значительно быстрее чистых Python-эквивалентов. Используй list comprehensions вместо явных циклов для более чистой и быстрой итерации.
Используй генераторы вместо списков при обработке больших объёмов данных, так как они выдают элементы по одному, не загружая всё в память сразу. Для классов с фиксированными атрибутами определяй __slots__, чтобы снизить накладные расходы памяти на экземпляр:
class Point:
__slots__ = ['x', 'y']
Применяй functools.lru_cache к функциям с дорогостоящими повторяющимися вычислениями. Это мемоизирует результаты, поэтому одинаковые входные данные никогда не вычисляются дважды:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
return n if n < 2 else fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
Замени чистый Python на NumPy, который работает с целыми массивами через оптимизированные C-процедуры — идеально подходит для матричных операций, статистического анализа или любых векторизируемых вычислений.
Для критичных по производительности циклов, которые невозможно векторизировать, используй:
Используй multiprocessing, чтобы обойти GIL и запускать задачи на нескольких ядрах процессора. Это наиболее эффективно для независимых вычислительно тяжёлых задач — например, обработки изображений или пайплайнов трансформации данных:
from multiprocessing import Pool
with Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(heavy_function, data_chunks)
Сначала всегда профилируй с помощью инструментов вроде cProfile или line_profiler, прежде чем оптимизировать — сосредоточься только на узких местах, которые действительно влияют на производительность.
Использование functools.lru_cache эффективно для оптимизации функций с дорогостоящими повторяющимися вычислениями, потому что оно кэширует результаты и предотвращает многократное вычисление одинаковых входных данных.
Новый — ещё не проверен сообществом
Вы