Apprenez à écrire du code plus rapide et plus efficace en mémoire en maîtrisant la mesure des performances, en sélectionnant les bonnes structures de données et en utilisant les outils intégrés. Nous nous concentrerons sur des techniques d'optimisation pratiques pour gérer de grands ensembles de données, des opérations de chaîne efficaces et un tri partiel, garantissant que votre code est à la fois robuste et évolutif.

Maîtrisez les fondamentaux de l'analyse de performance en apprenant à mesurer le temps d'exécution, à évaluer précisément le code et à évaluer la performance des fonctions. Nous fournirons des techniques pratiques pour identifier les bottlenecks et optimiser efficacement votre code.

Maîtrisez l'art de sélectionner les bonnes structures de données pour optimiser à la fois les performances et l'utilisation de la mémoire. Nous explorerons les listes, les tableaux NumPy, les ensembles, les tuples et les outils spécialisés du module collections, avec des défis pratiques pour renforcer vos compétences dans des scénarios réels.

Découvrez des outils et techniques intégrés puissants pour optimiser les performances des tâches courantes. Apprenez à exploiter map(), les compréhensions de liste, la gestion efficace des fichiers, le tri et le traitement des chaînes pour gérer efficacement de grands ensembles de données et des opérations répétitives.

Techniques d'Optimisation en Python

Défi : Choisir des Structures de Données Optimales

Solution

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