Вступ до Продуктивності Python
Для впевненого проходження та успішного завершення цього курсу наполегливо рекомендуємо попередньо пройти наступні курси:
Курс Огляд алгоритмів і структур даних не є обов’язковим, проте надає теоретичну базу щодо алгоритмів і структур даних.
Як Python виконує код
Python часто називають інтерпретованою мовою, але насправді він включає проміжний етап компіляції. Коли ви запускаєте код на Python, спочатку він компілюється у байткод, проміжну форму. Ця компіляція відбувається автоматично та зазвичай є прозорою для користувача. Байткод зберігається у файлах .pyc, що допомагає прискорити подальші запуски.
Після цього файли .pyc виконуються віртуальною машиною Python (PVM).
Хоча цей процес забезпечує гнучкість, додаткові витрати на інтерпретацію байткоду можуть уповільнювати виконання Python для таких завдань, як цикли, складні обчислення або обробка великих обсягів даних, у порівнянні з такими мовами, як C, C++, C# або Java.
Однак гнучкість Python у поєднанні з вбудованими функціями та зовнішніми бібліотеками дозволяє оптимізувати продуктивність без зміни основної моделі виконання. Цей курс навчить вас, як саме цього досягти.
Поширені вузькі місця продуктивності
Перший крок у вирішенні будь-якої проблеми продуктивності — це її ідентифікація, тому перерахуємо найпоширеніші вузькі місця:
Протягом цього курсу ми зосередимося на конкретних техніках та інструментах для вирішення цих питань і написання більш ефективних програм на Python. Без зайвих зволікань, розпочнемо!
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
What are the prerequisites for this course?
Can you explain more about how Python executes code?
What are some common performance bottlenecks in Python?
Awesome!
Completion rate improved to 7.69Вступ до Продуктивності Python
Свайпніть щоб показати меню
Для впевненого проходження та успішного завершення цього курсу наполегливо рекомендуємо попередньо пройти наступні курси:
Курс Огляд алгоритмів і структур даних не є обов’язковим, проте надає теоретичну базу щодо алгоритмів і структур даних.
Як Python виконує код
Python часто називають інтерпретованою мовою, але насправді він включає проміжний етап компіляції. Коли ви запускаєте код на Python, спочатку він компілюється у байткод, проміжну форму. Ця компіляція відбувається автоматично та зазвичай є прозорою для користувача. Байткод зберігається у файлах .pyc, що допомагає прискорити подальші запуски.
Після цього файли .pyc виконуються віртуальною машиною Python (PVM).
Хоча цей процес забезпечує гнучкість, додаткові витрати на інтерпретацію байткоду можуть уповільнювати виконання Python для таких завдань, як цикли, складні обчислення або обробка великих обсягів даних, у порівнянні з такими мовами, як C, C++, C# або Java.
Однак гнучкість Python у поєднанні з вбудованими функціями та зовнішніми бібліотеками дозволяє оптимізувати продуктивність без зміни основної моделі виконання. Цей курс навчить вас, як саме цього досягти.
Поширені вузькі місця продуктивності
Перший крок у вирішенні будь-якої проблеми продуктивності — це її ідентифікація, тому перерахуємо найпоширеніші вузькі місця:
Протягом цього курсу ми зосередимося на конкретних техніках та інструментах для вирішення цих питань і написання більш ефективних програм на Python. Без зайвих зволікань, розпочнемо!
Дякуємо за ваш відгук!
