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Python Efficace : Pratique et astuces d'optimisation de code

Partie 1 : Expression idiomatique et bonne pratique Python

Cette première partie se concentre essentiellement sur les bonnes manières d'écrire du code Python, permettant d'améliorer naturellement la vitesse d'exécution des programmes Python. En particulier, elle décrit les principales expressions idiomatiques de Python qui permettent d'écrire du code plus « pythonique ». En exploitant ainsi au maximum les possibilités qui vous sont offertes par le langage, les performances de vos programmes Python seront directement améliorées.

• Chapitre 1 : Expression idiomatique
  1. Concaténation de chaines de caractères
  2. Définition de liste
  3. Génération à la demande
  4. Parcours de collection
  5. Gestion d'erreur
  6. Variable locale
• Chapitre 2 : Technique d'optimisation
  1. Exécution de code Python
  2. Optimisation de code
  3. Style de programmation
  4. Fonction prédéfinie
  5. Structure de données
  6. Flux d'exécution

Partie 2 : Analyse de performance et outils d'audit de code Python

Cette seconde partie présente plusieurs outils permettant d'analyser les performances d'un code Python et d'autres outils permettant d'améliorer les performances de programmes Python. En particulier, elle présente comment réaliser un simple audit d'un code Python pour identifier les portions de code qui consomment le plus de temps CPU et de mémoire RAM, à l'aide d'outils d'analyse de code et d'exécution. Cela vous permet ensuite d'agir pour optimiser vos codes.

• Chapitre 3 : Mesure de performance
  1. Temps d'exécution
  2. Module timeit
  3. Type de temps
  4. Consommation mémoire
  5. Module tracemalloc
  6. Module guppy
• Chapitre 4 : Audit de code
  1. Profilage
  2. Profil de temps d'exécution
  3. Appel de fonction
  4. Profil de consommation mémoire
  5. Opportunité d'optimisation