Анализ и ускорение Медленного кода Python через cProfile и KCacheGrind

⭐ Курс ООП и Приват канал: https://zproger-school.com/
⭐ Телеграм канал: https://t.me/+T6QZGzXUSZIwOWZh

Как сделать код на Python быстрее? Как найти функции, которые потребляют больше всего ресурсов?

Первый шаг - провести анализ вашего кода, через инструменты из данного видео. Использовать мы будем cProfile и его оболочку KCacheGrind, также мы рассмотрим пример выполнения байт-кода на низком уровне, чтобы понять почему некоторый код выполняется быстрее другого.

Профилировщик cProfile измеряет, сколько времени занимают все ваши вызовы функций, а затем вы можете распечатать или сохранить эту статистику, чтобы определить, на что вы должны потратить свое время для улучшения. Вы можете поднять свое профилирование на новый уровень с помощью графического инструмента из этого видео.

📁 Github: https://github.com/Zproger
📁 Все плейлисты с уроками: https://bit.ly/39GaY89
📁 Связаться со мной: [email protected]
📁 Поддержать криптовалютой: https://github.com/Zproger/donate

Тайм-коды:
0:00 - Вступление
0:30 - Что медленнее. Цикл while или for?
1:54 - Как определить какая функция быстрее через cProfile?
3:05 - Почему цикл for работает быстрее?
3:28 - Исследуем циклы while и for через Python дизассемблер dis
4:30 - Как работает цикл while на низком уровне?
5:15 - Как работает цикл for на низком уровне?
6:01 - Устанавливаем kCacheGrind
6:44 - Запускаем интерфейс анализатора kCacheGrind
7:40 - Как проанализировать функции в интерфейсе kCacheGrind?
8:45 - Как посмотреть граф вызовов функций Python?
9:13 - Исследуем структуру встроенных библиотек Python
9:38 - Почему важно делать оптимизацию кода?