Оптимизация программного кода: Оптимизация программного кода.

Содержание

Оптимизация программного кода. — it-black.ru

Оптимизация программного кода. — it-black.ru Перейти к содержимому

В этой статье мы поговорим о старой традиции оптимизации кода. Но, сначала вспомним, что такое программный код:

Программный код — это написанный человеком текст компьютерной программы на каком-либо языке программирования.

Исходя из вышесказанного можно понять, что программный код может написать каждый программист или новичок, но правильно оптимизировать свой код намного сложнее. Давайте разберемся что же такое оптимизация.

Оптимизация кода — различные методы преобразования кода ради улучшения его характеристик и повышения эффективности. Среди целей оптимизации можно указать уменьшения объема кода, объема используемой программой оперативной памяти, ускорение работы программы, уменьшение количества операций ввода вывода.

Основные принципы оптимизации

Оптимизация стоит на трех «китах» — естественность, производительность, затраченное время.

Давайте разберемся подробнее, что они означают.

Естественность. Код должен быть аккуратным, модульным и легко читабельным. Каждый модуль должен естественно встраиваться в программу. Код должен легко поддаваться редактированию, интегрированию или удалению отдельных функций или возможности без необходимости вносить серьезные изменения в другие части программы.
Производительность. В результате оптимизации вы должны получить прирост производительности программного продукта. Как правило, удачно оптимизированная программа увеличивает быстродействие минимум на 20-30% в сравнение с исходным вариантом.
Время. Оптимизация и последующая отладка должны занимать небольшой период времени. Оптимальными считаются сроки, не превышающие 10 – 15 % времени, затраченного на написание самого программного продукта. Иначе это будет нерентабельно.

Начало оптимизации

Для начала необходимо выявить «узкие места» программы. В первую очередь, стоит обратить внимание на блоки кода, которые регулярно или часто повторяются в процессе работы – циклы и подпрограммы.

Участки кода, которые не оптимизируются

Не стоит трогать единичные операнды, поскольку работают они крайне редко и толку в их модификации нет никакого. Они отработают один раз, и больше к этому коду обращений не будет. Но при условии, что при внесении изменений вы добьетесь увеличения производительности более чем на 10%, это не лишено смысла.

Методы оптимизации программ

Оптимизация кода не слишком отличается от обычного исправления багов. Первым делом нужно проверить код на наличие устаревших или вообще ненужных фрагментов.

Во вторых разберитесь, когда приложение работает медленнее всего, в какие моменты оно заметно подвисает. Изучите код на предмет ошибок или излишне сложных запутанных решений.

Вред и польза оптимизаций

Практически ко всему в программировании надо относиться рационально, и оптимизации — не исключение. Считается, что неопытный программист на ассемблере обычно пишет код, который в 3-5 раз медленнее, чем код, сгенерированный компилятором.

К оптимизациям, проводимым оптимизатором, у большинства нет претензий, причем иногда некоторые оптимизации являются практически стандартными и обязательными.

Следует понимать, что многочисленные сложные оптимизации на уровне машинного кода могут сильно замедлить процесс компиляции.

PVS-Studio

PVS-Studio — это инструмент для выявления ошибок и потенциальных уязвимостей в исходном коде программ, написанных на языках С, C++, C# и Java. Работает в среде Windows, Linux и macOS.

В статическом анализаторе PVS-Studio реализован набор диагностик, позволяющих обнаруживать некоторые ситуации, когда код может быть оптимизирован.

Анализатор PVS-Studio может выступать хорошим дополнением к инструментам профилирования. Более того, при работе с предупреждениями PVS-Studio, касающимися оптимизации, код часто становится проще и короче.

Facebook

Twitter

Виктор Черемных
30 января, 2019
No Comments

Группа в VK

Обнаружили опечатку?

Сообщите нам об этом, выделите текст с ошибкой и нажмите Ctrl+Enter, будем очень признательны!

Свежие статьи

Облако меток

Полезно знать

Авторы

Оптимизация программного кода | Techrocks

Зачем же нужна оптимизация и откуда она взялась? С первых дней развития эры вычислительной техники возник вопрос экономии места и увеличения производительности программ. Программистам приходилось создавать сложные дееспособные программы, которые смогли бы работать при очень низком быстродействии процессоров, использовать считанные килобайты оперативной памяти и места на диске. Поэтому все разработчики ПО были заинтересованы в максимальном быстродействии при минимальном размере кода.

Сегодня эти мощности вызывают улыбку. Но традиции оптимизации кода сохранились. Как известно, сколько ни наращивай размер диска и объем ОЗУ, все равно будет мало. Потому написанные «неряшливо» приложения, медленные и ресурсоемкие, проигрывают конкурентную борьбу аналогам, даже если они красивы и удобны.

Особо жесткие требования касаются драйверов и системных утилит. Они должны работать быстро, корректно и максимально экономить ресурсы компьютера. То есть взаимодействие процессора с периферией должно происходить без лишних затрат времени, с высокой скоростью передачи данных между устройствами. И сейчас мы решили немного разобраться, какие бывают способы оптимизировать программный код, в чем их плюсы и минусы.

Основные принципы оптимизации

Оптимизация стоит на трех «китах» — естественность, производительность, затраченное время. Давайте разберемся подробнее, что они означают.

Естественность. Код должен быть аккуратным, модульным и легко читабельным. Каждый модуль должен естественно встраиваться в программу. Код должен легко поддаваться редактированию, интегрированию или удалению отдельных функций или возможности без необходимости вносить серьезные изменения в другие части программы.
Производительность. В результате оптимизации вы должны получить прирост производительности программного продукта. Как правило, удачно оптимизированная программа увеличивает быстродействие минимум на 20-30% в сравнение с исходным вариантом.
Время. Оптимизация и последующая отладка должны занимать небольшой период времени. Оптимальными считаются сроки, не превышающие 10 – 15 % времени, затраченного на написание самого программного продукта. Иначе это будет нерентабельно.

Полезный совет. Перед началом оптимизации программного кода не забудьте сохранить копию исходного кода. Тогда в случае ошибки при внесении изменений всегда можно будет откатится до рабочей версии.

Стоит ли применять Ассемблер

Многие разработчики искренне считают, что критические секции (некоторые называют их «узкими» местами программы) кода удобнее писать на ассемблере, так как он обеспечивает самый быстрый доступ к данным и устройствам.

Многочисленные сравнения результатов оптимизации кода на языке высокого уровня и применения ассемблерных вставок показывают, что в первом случае после компиляции программа будет работать чуть медленнее, чем при использовании ассемблера. Обычно эти цифры измеряются от 2% до 7%. Максимум – разница составляет 20%. Стоит ли ради получения столь малого эффекта тратить время и силы на написание ассемблерной версии? На наш взгляд лучше уделить больше внимания работе с кодом, который написан на ЯП высокого уровня, и оптимизировать работу алгоритма.

Как правильно оптимизировать

Теперь давайте разберемся, как проводится оптимизация, и разберемся, с чего начинать, чего лучше избегать, и когда без ассемблера не обойтись.

Начало оптимизации

Первое, что необходимо сделать, это выявить «узкие места» программы. Нет смысла трогать тот кусок программы, где и без вас все работает прекрасно. Здесь вы вряд ли что-то выиграете при оптимизации. В первую очередь, стоит обратить внимание на блоки кода, которые регулярно или часто повторяются в процессе работы – циклы и подпрограммы.

Пример: Если оптимизировать работу цикла хотя бы на 2% за одну итерацию, а число его повторов будет 1000 раз, в итоге мы получаем: 2% × 1000 = 2000%, вполне ощутимый результат при работе кода.

Участки кода, которые не оптимизируются

Также вы не сумеете добиться достойных результатов в случае обращения к внешним устройствам и другим программным системам. До и после таких фрагментов можно что-то ускорить. Но там, где задержка может возникать по причине взаимодействия с внешними данными, лучше предусмотрите заглушку типа «Подождите, операция может занять несколько минут».

Еще раз об ассемблере

Помните, что использовать ЯП низкого уровня нужно только там, где это действительно необходимо. Нет никакой причины вставлять его где ни попадя, это никак не повлияет на производительность. Впрочем, если вы – асс ассемблера и можете писать на нем также быстро, как и на удобном языке высокого уровня, можете пользоваться им активно. Правда, тогда возникает другой нюанс – вы усложняете читабельность кода для программистов, которые будут заниматься проектом после вас.

Оптимизировать или нет?

Если вы не уверены, что сможете ускорить работу программы, при этом тестирование не выявляет никаких критичных проблем, оставьте все как есть. Помните старую мудрость программистов: работает – не мешай.

Иначе вы можете потратить лишнее время на работу с кодом, а в результате сделаете даже хуже, программа начнет работать медленно, да и от багов никто не застрахован.

Заниматься оптимизацией следует только тогда, когда на программу поступают жалобы пользователей либо на этапе тестирования находятся проблемные участки, на которых программа «подвисает» и тормозит работу устройства. В таких случаях производится отладка, а для уже выпущенных в серию продуктов выпускают новые версии или, так называемые, «заплатки» (patch).

Методы оптимизации программ

Оптимизация кода не слишком отличается от обычного исправления багов. Более того, с их устранения и начинается работа по оптимизации программы.

Первым делом нужно проверить код на наличие устаревших или вообще ненужных фрагментов. Таких исполняемых модулей или веток в большой программе находится обычно много. Что-то написали, но оказалось, что функционал не нужен, и его просто забыли удалить. Другие части оказались не нужны в результате очередного обновления. Все они занимают место. А некоторые продолжают исполняться, хоть в этом нет никакого смысла. И, таким образом, замедляют работу системы.

Пишите аккуратный код. Не забывайте о комментариях. Так вы поможете и себе, и другим разработчикам, понять, что в программе нужно, а что – уже не актуально. Эти общие советы помогают и при отладке, и при поиске багов. В общем, не будьте неряшливым «говнокодером», и ваши программы будут работать быстро и без проблем.

Второй этап поиска проблемных мест также простой. Разберитесь, когда приложение работает медленнее всего, в какие моменты оно заметно подвисает. Изучите код на предмет ошибок или излишне сложных запутанных решений. Попробуйте написать проще.

Если все равно что-то не работает или «тормозит», придется использовать профилировщики отладочного вывода, в том числе, с учетом записи логов всех запросов SQL, если программа работает с базами данных. В случае поиска вслепую вы потратите много времени и не факт, что сможете добиться положительных результатов.

Рассмотрим самые популярные методы оптимизации программ. Некоторые из них возможно вызовут у вас недоумение, но поверьте, они работают.

Настройка окружения

Используемая вами SQL или другая система управления базами данных могут быть неверно настроены. Настройки по умолчанию далеко не идеальны. Возможно, какие-то дополнительные проверки как раз и замедляют процесс.

Иногда удается заметно ускорить работу программы, изменив ключевые настройки виртуальной машины Java. Кстати, это поможет сделать быстрее работу не только тестируемого приложения, но и всей системы.

Также обратите внимание на саму операционную систему и мощность «железа». Может быть они вообще не предназначены для работы программного продукта, который вы пытаетесь запустить и ускорить? А, может, устарели и потому «тормозят»?

Все это не относится напрямую к оптимизации программы, но проверить нужно до начала работы с кодом. Просто потому, что такие «досадные мелочи» нередко оказываются ключевой проблемой, а код – вообще не причем. И не стоит снисходительно улыбаться. Проверять окружение забывают даже опытные разработчики.

Избавляемся от ненужного функционала

Для увеличения скорости работы приложения можно использовать подход сокращения ненужного кода. Часто бывает так, что программа автоматически решает маловажные или уже не актуальные задачи. Например, заказчик, описывая задачу программисту, попросил о каких-то возможностях, а потом передумал. Или вышел новый релиз программы, где часть функций выделили в отдельный модуль, а старый код просто забыли удалить.

В итоге мы имеем лишний функционал, который будет «тормозить» быстродействие. Со временем такой код обрастет совершенно ненужными «костылями» и «подпорками», что не лучшим образом влияет на производительность. В таком случае мы рекомендуем просто переписать модуль «с нуля», выбросив все старое, как ненужных хлам.

Мемоизация

Меморизация (от англ. Memoization) означает запоминание. Фактически это простое сохранение результата выполнения определенной функции, которое поможет избежать ее повторного выполнения. Применяя меморизацию, вы сможете повысить производительность программы.

Работает это очень просто. Перед тем, как функция будет выполняться, проверяется условие – исполнялась ли она ранее. По итогам можно получить два варианта:

функция вызвана в первый раз, тогда она выполняется, а результат сохраняется;
модуль уже работал, можно использовать сохраненный результат.

Иногда говорят о табулировании, это синоним мемоизации, который используется во многих языках программирования.

Кеширование

Это метод временного хранения данных в памяти устройства пользователя. Получить доступ к такой информации можно гораздо быстрее, чем каждый раз обращаться к серверу или базам данных. С помощью кэширования значительно ускоряют работу с сайтами, онлайн-системами и т.д.

Вся необходимая информация в данном случае храниться на носителях с быстрым доступом. Это может быть выделенная часть диска или оперативная память. Программа в процессе работы использует кэш по мере необходимости, и обращается к основному хранилищу данных только если не находит их в кэше.

Распараллеливание программ

Это способ адаптации алгоритмов, которые были реализованы, как программы для компьютерных систем с параллельной архитектурой. Как правило, это относится к многопроцессорным системам.

Подробно описывать метод мы здесь не будем, так как это займет слишком много места. Кратко можно сказать так: разные вычисления одной программы выполняются одновременно в параллельных потоках. Такой подход позволяют далеко не все языки, а потому тут нередко используют внешние команды системы или ассемблер.

«Ленивые» вычисления

Ленивые (Lazy evaluation) или отложенные вычисления – стратегия, которую применяют в некоторых системах счисления. Суть метода заключается в том, что все расчеты откладываются до тех пор, пока не будет затребован их результат.

Такая стратегия позволит существенно снизить общий объем производимых вычислений, так как ненужные операции попросту не будут выполняться. Чтобы метод начал работать, нужно описать зависимости функций (операндов) друг от друга, что поможет отслеживать работу. В итоге вы получите код, который будет выполняться только в том случае, когда он действительно нужен.

Метод приближения

Приближение или аппроксимаация (от лат. proxima — ближайшая или приближе́ние) – метод замены строгого алгоритма на наиболее подходящие приближенные значения, что влечет за собой определенную потерю точности вычислений. Снижение точности экономит память и повышает скорость. Для того чтобы не использовать длинную арифметику, можно воспользоваться обычными float’ами. Но пользоваться таким методом нужно крайне осторожно, не всегда снижение точности допустимо.

Использование сторонних языков

Иногда написанная программа может медленно работать из-за того, что много времени занимает проверка описанных типов, что занимает дополнительное время. Чтобы избежать этого эффекта, можно применять фрагменты кода или модули, написанные на других языках. Но делать это нужно крайне осторожно. Все эти «лишние» проверки защищают вас от багов и «дыр» в безопасности, связанных, в том числе, с буферизацией. Потому хорошо подумайте, действительно ли экономия времени столь существенна? И если придете к выводу, что здесь это – лучшее решение, обязательно проведите особо внимательное тестирование.

Кроме того, если начать использовать в коде фрагменты других языков, это может вызвать эффект «зоопарка», что сильно снижает читабельность программы. Также имейте в виду, что метод может попросту не сработать или даже критически навредить всей программе.

Существует еще очень много методов оптимизации, как общеизвестных, так и личных находок программистов. Мы постарались рассказать, что такое оптимизация, и познакомить вас с самыми популярными методами. А как вы ускоряете работу своих приложений? Делитесь в комментариях.

Как оптимизировать код для повышения производительности

Преимущества оптимизированного кода

По мере развития технологий растет и спрос на более быстрое и эффективное программное обеспечение.

Это привело к большему вниманию к оптимизации кода с целью повышения скорости и производительности программ. Оптимизированный код может обеспечить ряд преимуществ, включая повышение производительности, сокращение использования памяти и сокращение времени обработки.
Помимо повышения скорости и производительности, оптимизированный код также может привести к снижению использования памяти. Когда код оптимизирован, он часто более компактен и использует меньше памяти, чем неоптимизированный код. Это может высвободить ресурсы памяти для других задач и помочь уменьшить общий объем памяти, занимаемый программным обеспечением.
Наконец, оптимизированный код также может привести к сокращению времени обработки. Поскольку оптимизированный код обычно более эффективен, его выполнение может занять меньше времени. Это может быть значительным преимуществом, особенно для программ, которые требуют много времени или ресурсов.
В целом, оптимизированный код может обеспечить ряд преимуществ, которые могут повысить скорость, производительность и эффективность программ.

Когда код оптимизирован, он может работать быстрее, использовать меньше памяти и выполняться быстрее. Это может привести к повышению производительности и эффективности, а также может помочь высвободить ресурсы для других задач.

Как оптимизировать ваш код

Если вы разработчик, то знаете, что оптимизация кода важна по целому ряду причин. Это не только ускоряет работу вашего кода, но также делает его более читабельным и простым в обслуживании.

Существует несколько различных способов оптимизации вашего кода, и подход, который вы выберете, будет зависеть от используемого вами языка, платформы, на которую вы ориентируетесь, и конкретных целей, которых вы надеетесь достичь. Однако в целом существует несколько основных принципов, которым вы можете следовать для оптимизации своего кода: 9.0008

Используйте правильные типы данных

Типы данных являются ключом к оптимизации производительности кода. Используя правильные типы данных, вы можете свести к минимуму количество конверсий и сделать свой код более эффективным. Как правило, вы должны использовать наименьший тип данных, который может точно представлять данные, с которыми вы работаете. Например, если вы работаете с целыми числами, которые никогда не превышают 255, вы можете использовать тип данных byte вместо типа данных int.

Сделайте свой код максимально простым

Один из наиболее важных принципов оптимизации кода — максимально упростить его. Это означает минимизацию количества кода, необходимого для достижения желаемого результата. Во многих случаях более простой код более эффективен и его легче отлаживать. Его также может быть легче читать и понимать, что важно при работе над большими проектами с несколькими разработчиками.

Избегайте ненужных вычислений

Этот принцип гласит, что вы должны выполнять только те вычисления, которые абсолютно необходимы, и избегать ненужных вычислений. Это может быть трудной задачей, так как бывает трудно определить, что действительно необходимо, а что нет. Однако, внимательно изучив свой код и его зависимости, вы обычно можете найти способы исключить ненужные вычисления. Это может привести к значительному повышению производительности, поскольку может уменьшить общий объем работы, которую должен выполнять ваш код.

Кэшировать часто используемые данные

Кэшируя данные, вы можете избежать необходимости пересчитывать их каждый раз, когда они необходимы, что может сэкономить значительное количество времени. Этот принцип особенно важен в часто выполняемом коде, например в цикле.

Избегайте ненужных операций ввода-вывода

Принцип «избегания ненужного ввода-вывода» заключается в том, чтобы ваш код читал файлы и писал в них только тогда, когда это абсолютно необходимо. Это означает отказ от ненужных операций чтения и записи и чтение и запись только тех данных, которые вам абсолютно необходимы. Избегая ненужного ввода-вывода, вы можете повысить производительность своего кода и сделать его более эффективным.

Используйте самые эффективные алгоритмы

Это означает использование алгоритмов, которые требуют наименьшего количества времени и ресурсов для выполнения поставленной задачи. Например, если вам нужно отсортировать большой массив данных, использование алгоритма быстрой сортировки будет более эффективным, чем использование алгоритма пузырьковой сортировки. Быстрая сортировка — более эффективный алгоритм, поскольку он имеет меньшую временную сложность, а это означает, что сортировка данных займет меньше времени. Кроме того, для быстрой сортировки требуется меньше ресурсов, чем для пузырьковой сортировки, поэтому она меньше нагружает вашу систему.

Если вы хотите оптимизировать свой код для повышения производительности, вы можете сделать несколько вещей. Во-первых, убедитесь, что ваш код хорошо написан и чист. Во-вторых, используйте профилировщик, чтобы определить области вашего кода, которые можно улучшить. И, наконец, не забывайте оптимизировать свои алгоритмы и структуры данных. Следуя этим простым советам, вы сможете значительно повысить производительность своего кода!

Отметьте наш репозиторий на Github и присоединяйтесь к обсуждению на нашем канале Discord!
Протестируйте свой API бесплатно прямо сейчас на BLST!

Лучший метод оптимизации кода Python — Stackify

Как оптимизировать код Python

Автор: [email protected]

| 21 июля 2021 г.

В настоящее время Python является наиболее используемым языком программирования для различных проектов по всему миру. По статистике, 44,1% программистов выбирают язык программирования Python для разработки приложений/веб-сайтов. Однако это не означает, что разработчики Python освобождаются от создания беспорядочного и неэффективного кода, который может стоить вам и вашим клиентам времени и денег. Именно здесь на помощь приходит оптимизация кода Python.0008

Что такое оптимизация?

Давайте начнем с определения оптимизации кода, чтобы вы получили основную идею и поняли, зачем она нужна. Иногда недостаточно создать код, который просто выполняет задачу. Большой и неэффективный код может замедлить работу приложения, привести к финансовым потерям для заказчика или потребовать больше времени для дальнейших доработок и отладки.

Оптимизация кода Python — это способ заставить вашу программу выполнять любую задачу более эффективно и быстро с использованием меньшего количества строк кода, меньшего объема памяти или других задействованных ресурсов, обеспечивая при этом правильные результаты.

Это важно, когда речь идет об обработке большого количества операций или данных при выполнении задачи. Таким образом, замена и оптимизация некоторых неэффективных блоков кода и функций может творить чудеса:

Ускорить работу приложения;
Сделать код чистым и читабельным;
Упростить отслеживание ошибок и отладку;
Сэкономьте много вычислительной мощности и так далее.

Шесть лучших советов по оптимизации кода Python

Разработчики Python должны иметь возможность использовать методы оптимизации кода вместо базового программирования, чтобы обеспечить бесперебойную и быструю работу приложений. Ниже мы перечислили 6 советов о том, как оптимизировать код Python , чтобы сделать его чистым и эффективным.

1. Применение метода оптимизации Peephole

Чтобы лучше понять метод оптимизации Peephole, давайте начнем с того, как выполняется код Python. Изначально код записывается в стандартный файл, затем можно выполнить команду «python -m compileall » и получить такой же файл в формате *. pyc, который является результатом оптимизации.

— это метод оптимизации кода в Python, который выполняется во время компиляции для повышения производительности вашего кода. С помощью метода оптимизации Peephole код оптимизируется за кулисами и выполняется либо путем предварительного вычисления константных выражений, либо с помощью тестов принадлежности. Например, вы можете написать что-то вроде количества секунд в сутках как a = 60*60*24, чтобы сделать код более читабельным, но интерпретатор языка немедленно выполнит вычисление и будет использовать его вместо повторения приведенного выше утверждения снова и снова. снова и тем самым снижает производительность программного обеспечения.

Результатом метода оптимизации Peephole является то, что Python предварительно вычисляет константные выражения 60*60*24, заменяя их на 86400. Таким образом, даже если вы все время пишете 60*60*24, это не снизит производительность.

Использование метода оптимизации Peephole

Используя этот метод, вы можете заменить раздел программы или сегмент инструкции без существенных изменений в выводе.

Применяя методику оптимизации, вы можете:

Превращать изменяемые конструкции в неизменяемые. Это можно сделать с помощью одного из трех кортежей:
- <__code__.co_varnames>, в котором хранятся локальные переменные с включенными параметрами.
- <__code__.co_names>, который содержит глобальные литералы.
- <__code__.co_consts>, который ссылается на все константы.
Проверьте принадлежность элемента, рассматривая инструкции как операцию с постоянной стоимостью, независимо от размера набора.
Превратите набор и список в константы.

Обратите внимание, что это преобразование может выполняться Python только для литералов. Таким образом, оптимизация не произойдет, если какой-либо из используемых наборов или списков не является литералом.

Давайте рассмотрим несколько примеров:

«Привет, мир!» * 5 — константное выражение длиной менее 4096. Поэтому компилятор оценивает его как «Hello, world!» 5 раз подряд
[1, 2] * 7 — это список (изменяемый объект), поэтому он не оценивается.
(10, 20, 30) * 3 — это последовательность длины 9, которая меньше 256 (для кортежей), поэтому она хранится как (10, 20, 30, 10, 20, 30, 10, 20, 30).

2. Внутренние строки для повышения эффективности

Строковые объекты в Python представляют собой последовательности символов Unicode, поэтому в документации они называются «текстовыми» последовательностями. Когда в строку добавляются символы разного размера, ее общий размер и вес увеличиваются, а не только на размер добавленного символа. Python также выделяет дополнительную информацию для хранения строк, из-за чего они занимают слишком много места. Для повышения эффективности используется метод оптимизации, называемый интернированием строк.

Идея интернирования строк заключается в кэшировании определенных строк в памяти по мере их создания. Это означает, что в любой момент времени активен только один экземпляр конкретной строки, и для обращения к нему не требуется новая память.

Интернирование строк имеет много общего с разделяемыми объектами. Когда строка интернируется, она рассматривается как общий объект, потому что экземпляр этого строкового объекта глобально используется всеми программами, работающими в данном сеансе Python.

Будучи наиболее распространенной реализацией языка программирования Python, CPython загружает общие объекты в память каждый раз при инициализации интерактивного сеанса Python.

Вот почему интернирование строк позволяет Python работать эффективно с точки зрения экономии времени и памяти.

Строки идентификаторов

Python имеет тенденцию хранить только те строки, которые с наибольшей вероятностью будут использоваться повторно, а именно строки идентификаторов:

Имена атрибутов;
Имена переменных;
Имена аргументов;
Имена функций и классов;
Ключи словаря.

Принципы интернирования строки:

Только строка, загруженная во время компиляции как константная строка, будет интернирована, и наоборот, строка, созданная во время выполнения, не будет интернирована.
Строка не будет интернирована, если она является результатом свертки констант и имеет длину более 20 символов, так как вряд ли она является идентификатором.
Python будет интернировать строку и создавать для нее хэш, только если он объявляет строку с именем, которое включает только комбинации букв/цифр/черных символов и начинается либо с буквы, либо с символа подчеркивания.

Таким образом, все строки, прочитанные из файла или полученные по сети, не являются частью о-интернирования. Однако просто передайте такую задачу функции intern() , чтобы начать интернирование таких строк и их обработку.

3. Профилируйте свой код

Профилируя свой код, вы можете определить области улучшения в вашем коде для дальнейшей оптимизации. Есть два основных способа сделать это.

1. Используйте .
Используйте профилирование секундомера с этим модулем. записывает время, необходимое для выполнения задачи определенным сегментом кода, и измеряет прошедшее время в миллисекундах.
Вот как это вычисляется:
2. Используйте .
Это расширенное профилирование, которое является частью пакета Python, начиная с Python 2.5. Есть несколько способов подключить его к коду Python:
Обернуть функцию внутри ее метода запуска и таким образом измерить производительность;
Запустите весь сценарий из командной строки, активировав cProfile в качестве аргумента, используя параметр Python «-m».
Зная ключевые элементы отчета cProfile, вы сможете найти узкие места в своем коде.
Вот элементы, которые следует учитывать:
— количество совершенных звонков;
— совокупное время, проведенное в данной функции и имеющее наибольшее значение;
— отношение к ;
— еще один очень важный для всех проектов параметр, представляющий совокупное время выполнения функций, их подфункций;
— частное от деления на примитивные вызовы;
— точка действия в программе.
4. Используйте генераторы и ключи для сортировки
Это способ оптимизировать память с помощью такого замечательного инструмента, как генераторы. Их особенность в том, что они не возвращают сразу все элементы (итераторы), а могут возвращать только по одному. При сортировке элементов в списке лучше использовать ключи и метод по умолчанию . Так, например, вы можете сортировать список и строки по индексу, выбранному как часть ключевого аргумента.
Как это может выглядеть:
5. Не забывайте о встроенных операторах и внешних библиотеках
В Python доступны тысячи встроенных операторов и библиотек. Лучше использовать встроенные модули везде, где это возможно, чтобы сделать ваш код более эффективным. Это возможно благодаря тому, что все встроенные модули предварительно скомпилированы и, таким образом, работают довольно быстро.
Эквивалент «C» некоторых библиотек Python предоставляет вам те же функции, что и исходная библиотека, но с более высокой производительностью. Итак, попробуйте использовать, например, cPickle вместо Pickle, чтобы увидеть разницу. Пакет PyPy и — это способ оптимизировать статический компилятор, чтобы сделать процесс еще быстрее.
6. Избегайте использования глобальных переменных
Глобальные переменные могут иметь неочевидные и скрытые побочные эффекты, приводящие к спагетти-коду. Более того, Python медленно обращается к внешним переменным. При этом от их использования лучше отказаться или хотя бы ограничить их использование. Если они необходимы, вот несколько рекомендаций:
Используйте ключевое слово global для объявления внешней переменной;
Сделайте локальную копию, прежде чем использовать их внутри циклов.
Нижняя строка
Крайне важно создать надежное и масштабируемое приложение, которое выполняет задачи быстро и плавно. Однако разработать такое приложение, используя только базовые методы кодирования, невозможно. Вот почему вам нужно оптимизировать код Python.

Оптимизация программного кода: Оптимизация программного кода. — it-black.ru