Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/pyproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Библиотека питониста | Python, Django, Flask | Telegram Webview: pyproglib/6715 -
Telegram Group & Telegram Channel
*️⃣ Промт дня: оптимизация кода и повышение его производительности

Когда проект растет, вопросы производительности становятся критическими. Оптимизация кода — важный шаг на пути к масштабированию приложений, особенно когда дело касается обработки больших объёмов данных, многозадачности или работы с сетевыми запросами. Python, несмотря на свою удобство и читаемость, требует внимания к деталям в области производительности.

Промт:
Проанализируй текущий код на Python и оптимизируй его для повышения производительности.
• Произведи замер времени работы функций с использованием time или timeit.
• Используй Cython, NumPy или pandas для ускорения вычислений, где это возможно.
• Оптимизируй работу с памятью, избавляясь от лишних копий данных и используя эффективные структуры данных (например, deque, defaultdict, set).
• Применяй асинхронность (asyncio) или многозадачность (с помощью concurrent.futures или multiprocessing) для параллельной обработки данных.
• Профилируй код с помощью cProfile, line_profiler, чтобы выявить узкие места в производительности.


➡️ Задача:
Уменьшить время работы программы и потребление ресурсов, обеспечив эффективную обработку данных и улучшение отклика системы.

➡️ Рекомендуемые инструменты и методы:
🟠 timeit и cProfile — для замеров производительности,
🟠 NumPy, pandas — для векторизованных операций с данными,
🟠 asyncio или multiprocessing — для асинхронной и параллельной обработки,
🟠 memory_profiler — для анализа потребления памяти.

Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/pyproglib/6715
Create:
Last Update:

*️⃣ Промт дня: оптимизация кода и повышение его производительности

Когда проект растет, вопросы производительности становятся критическими. Оптимизация кода — важный шаг на пути к масштабированию приложений, особенно когда дело касается обработки больших объёмов данных, многозадачности или работы с сетевыми запросами. Python, несмотря на свою удобство и читаемость, требует внимания к деталям в области производительности.

Промт:

Проанализируй текущий код на Python и оптимизируй его для повышения производительности.
• Произведи замер времени работы функций с использованием time или timeit.
• Используй Cython, NumPy или pandas для ускорения вычислений, где это возможно.
• Оптимизируй работу с памятью, избавляясь от лишних копий данных и используя эффективные структуры данных (например, deque, defaultdict, set).
• Применяй асинхронность (asyncio) или многозадачность (с помощью concurrent.futures или multiprocessing) для параллельной обработки данных.
• Профилируй код с помощью cProfile, line_profiler, чтобы выявить узкие места в производительности.


➡️ Задача:
Уменьшить время работы программы и потребление ресурсов, обеспечив эффективную обработку данных и улучшение отклика системы.

➡️ Рекомендуемые инструменты и методы:
🟠 timeit и cProfile — для замеров производительности,
🟠 NumPy, pandas — для векторизованных операций с данными,
🟠 asyncio или multiprocessing — для асинхронной и параллельной обработки,
🟠 memory_profiler — для анализа потребления памяти.

Библиотека питониста #буст

BY Библиотека питониста | Python, Django, Flask


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/pyproglib/6715

View MORE
Open in Telegram


Библиотека питониста | Python Django Flask Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

What is Telegram?

Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.

Библиотека питониста | Python Django Flask from ar


Telegram Библиотека питониста | Python, Django, Flask
FROM USA