Inhoudsopgave:

Waarom werkt Python-code sneller in een functie?
Waarom werkt Python-code sneller in een functie?

Video: Waarom werkt Python-code sneller in een functie?

Video: Waarom werkt Python-code sneller in een functie?
Video: How to actually make your Python code run faster? 2024, November
Anonim

Over het algemeen wordt gevonden dat het sneller om lokale variabelen op te slaan dan globale variabelen in a python-functie: . Dit kan worden uitgelegd als onder. Afgezien van lokale/globale variabele winkeltijden, maakt opcode-voorspelling de sneller functioneren.

Bovendien, hoe verbetert Python-code de prestaties?

Lees verder

  1. Gebruik enkele van de "speedup"-toepassingen van Python.
  2. Generatoren gebruiken & sorteren met sleutels.
  3. Met behulp van de nieuwste releases van Python.
  4. Vermijd ongewenste loops.
  5. Probeer meerdere coderingsbenaderingen uit.
  6. Houd Python-code klein en licht.
  7. Cloudgebaseerde monitoring van applicatieprestaties.

Zal Python, behalve hierboven, sneller worden? Ja. Het fundamentele idee met betrekking tot Python en prestaties, is dat computers? sneller worden en sneller vanwege de wet van Moore, maar programmeurs niet. D.w.z. Guido van Rossum richtte zich op het maken van programmeren sneller , in plaats van programma-uitvoering. Jouw Python programma's sneller worden wanneer u uw hardware upgradet.

Hierin, hoe kan ik mijn Python-code sneller laten werken?

Hier zijn 5 belangrijke dingen om in gedachten te houden om efficiënte Python-code te schrijven

  1. Ken de basisgegevensstructuren.
  2. Verminder de geheugenvoetafdruk.
  3. Gebruik ingebouwde functies en bibliotheken.
  4. Verplaats berekeningen buiten de lus.
  5. Houd je codebasis klein.

Welke lus is sneller in Python?

Een impliciete lus in map() is sneller dan een expliciete for-lus; een while-lus met een expliciete lusteller is nog langzamer. Vermijd bellen functies geschreven in Python in je innerlijke lus.

Aanbevolen: