Lernen Sie, wie Sie schnelleren und speichereffizienteren Code schreiben, indem Sie die Leistungsmessung beherrschen, die richtigen Datenstrukturen auswählen und integrierte Tools nutzen. Wir konzentrieren uns auf praktische Optimierungstechniken für den Umgang mit großen Datensätzen, effiziente Zeichenfolgenoperationen und Teilsortierung, um sicherzustellen, dass Ihr Code sowohl robust als auch skalierbar ist.

Beherrschen Sie die Grundlagen der Leistungsanalyse, indem Sie lernen, wie Sie die Ausführungszeit messen, den Code genau benchmarken und die Leistung von Funktionen bewerten. Wir bieten praktische Techniken zur Identifizierung von Engpässen und zur effektiven Optimierung Ihres Codes.

Beherrschen Sie die Kunst, die richtigen Datenstrukturen auszuwählen, um sowohl die Leistung als auch die Speichernutzung zu optimieren. Wir werden Listen, NumPy-Arrays, Mengen, Tupel und spezialisierte Werkzeuge aus dem collections-Modul erkunden, mit praktischen Herausforderungen, um Ihre Fähigkeiten in realen Szenarien zu festigen.

Entdecken Sie leistungsstarke integrierte Werkzeuge und Techniken zur Optimierung der Leistung für gängige Aufgaben. Lernen Sie, map(), List Comprehensions, effiziente Dateiverarbeitung, Sortierung und String-Verarbeitung zu nutzen, um große Datensätze und sich wiederholende Operationen effektiv zu handhaben.

Optimierungstechniken in Python

Herausforderung: Implementierung von Benchmarking

Lösung

Herausforderung: Implementierung von Benchmarking

Lösung