🛠🗜 Приёмы для ускорения кода на Python ч.2

1️⃣ Используйте последнюю версию Python, он с каждым релизом становится всё быстрее и оптимизированнее. Для ускорения кода всегда пишите его на новейшей версии языка.
2️⃣ Для больших датасетов используйте специальные библиотеки, написанные C/C++ (C/C++ быстрее Python). Среди таких модулей – Numpy, Scipy и Pandas, столь необходимые при обработке больших массивов данных.
3️⃣ Используйте ускорители. Нерасторопность Python послужила толчком для развития различных проектов, сокращающих его время работы. На большинстве соревнований по программированию вы встретитесь с pypy (там, где можно писать на Python).
💡 Эти средства помогут уменьшить время выполнения Python-программ.
4️⃣ Используйте подходящие структуры данных. В Python встроены такие структуры данных, как список (list), кортеж (tuple), множество (set) и словарь (dictionary). Несмотря на разнообразие, большинство людей хорошо помнят только про списки, такой поход неправильный.
💡 Для ускорения кода используйте те структуры данных, которые максимально соответствуют вашей задаче.

@class_python

🛠 Пишем эффективный код ч.1

1⃣ Начните с планирования: Прежде чем начать писать код, изучите требования к проекту и разработайте план. Некоторые программисты создают блок-схемы или пишут псевдокод, чтобы описать логику программы. Это помогает сосредоточиться на конкретном задании и уменьшить вероятность появления ошибок.

2⃣ Используйте хорошо структурированный код: Хорошо организованный код проще понимать и поддерживать. Важно разбить код на функции и классы, группировать по смыслу, использовать названия переменных, которые отражают их значение.

3⃣ Не повторяйте код: Избегайте дублирования кода. Если вы используете один и тот же фрагмент кода несколько раз, лучше создайте функцию, которая может быть вызвана несколько раз.

@class_python

🛠 Пишем эффективный код ч.2

1⃣ Проверяйте код на наличие ошибок: Перед запуском программы убедитесь, что код написан правильно. Можно использовать отладчик, логи или тестирование. Если вы пишете код в команде, не забывайте о ревью кода.

2⃣ Учитесь изучать документацию: Иногда решение уже есть в документации. Умение быстро находить информацию, которая нужна, особенно в новых для вас библиотеках и инструментах, значительно ускорит вашу работу.

3⃣ Не забывайте о качестве кода: Код не должен быть только рабочим, он должен быть и читаемым. Заостряйте внимание на форматировании, выравнивании, использовании комментариев.

@class_python