Los 10 Mejores Y Más Útiles Consejos Para Acelerar Tu Código Python

Si alguien te pregunta - "¿Cuál es el lenguaje de programación de más rápido crecimiento en el mundo ahora mismo?" la respuesta será simple. Es Python. La popularidad mundial se debe a su sintaxis simple y a sus ricas bibliotecas.

Hoy en día, se puede hacer casi todo con python: Ciencia de datos, aprendizaje automático, procesamiento de señales, visualización de datos... lo que sea. Sin embargo, mucha gente afirma que python es un poco lento al resolver problemas graves.

Pero el tiempo de ejecución de un programa depende del código que se escriba. Con algunos consejos y trucos, uno puede acelerar el código de Python y mejorar el rendimiento del programa.

Consejos y trucos para acelerar el código Python

Si estás buscando formas de acelerar tu código Python, este artículo es para ti. Ilustra las técnicas y estrategias para reducir el tiempo de ejecución de un programa. Los consejos no solo acelerarán el código, sino que también mejorarán las habilidades de python.

01. Utilizar las bibliotecas y funciones incorporadas

Python tiene toneladas de funciones de biblioteca y módulos. Están escritas por desarrolladores expertos y han sido probadas varias veces. Por lo tanto, estas funciones son altamente eficientes y ayudan a acelerar el código-no es necesario escribir el código si la función ya está disponible en la biblioteca. Tomemos un ejemplo sencillo en este sentido.

#code1
newlist = []
for word in oldlist:
    newlist.append(word.upper())

#code2
newlist = map(str.upper, oldlist)

Aquí el segundo código es más rápido que el primero porque se ha utilizado la función de biblioteca map(). Estas funciones son útiles para los principiantes. ¿Quién no quiere un código más rápido, limpio y pequeño para escribir? Por lo tanto, utilice las funciones de la biblioteca y los módulos tanto como sea posible.

02. La estructura de datos correcta en el lugar correcto

El uso de una estructura de datos adecuada reducirá el tiempo de ejecución. Antes de empezar, hay que pensar en la estructura de datos que se utilizará en el código. Una estructura de datos perfecta acelerará el código python mientras que otras lo estropearán. Tienes que tener una idea sobre la complejidad temporal de las diferentes estructuras de datos.

Python tiene estructuras de datos incorporadas como lista, tupla, conjunto y diccionario. La gente está acostumbrada a usar listas. Pero hay algunos casos en los que la tupla o el diccionario funcionan mucho mejor que las listas. Para aprender más estructuras de datos y algoritmos, tienes que ir a través de los libros de aprendizaje de Python.

03. Trate de minimizar el uso del bucle for

Es bastante difícil evitar el uso del bucle for. Pero siempre que tengas la oportunidad de evitarlo, los expertos dicen que lo hagas. El bucle for es dinámico en python. Su tiempo de ejecución es mayor que el de un bucle while. El bucle for anidado consume mucho más tiempo. Dos bucles for anidados tomarán el cuadrado del tiempo de un solo bucle for.

#code1
for i in big_it:
    m = re.search(r'\d{2}-\d{2}-\d{4}', i)
    if m:
        ...

#code2
date_regex = re.compile(r'\d{2}-\d{2}-\d{4}')

for i in big_it:
    m = date_regex.search(i)
    if m:
        ...

En este caso es mejor utilizar un sustituto adecuado. Además, si los bucles for son inevitables, mueva el cálculo fuera del bucle. Ahorrará mucho tiempo. Podemos verlo en el ejemplo anterior. Aquí el segundo código es más rápido que el primero, ya que el cálculo se ha realizado fuera del bucle.

04. Evite las variables globales

Las variables globales se utilizan en python en muchos casos. La palabra clave global se usa para declararla. Pero el tiempo de ejecución de estas variables es mayor que el de las variables locales. Usar menos de ellas ahorra el uso innecesario de memoria. Además, Python recoge una variable local más rápidamente que una global. Al navegar por las variables externas, Python es realmente lento.

Varios otros lenguajes de programación se oponen al uso no planificado de variables globales. La contrapartida se debe a los efectos secundarios que provocan un mayor tiempo de ejecución. Por lo tanto, intenta utilizar una variable local en lugar de una global siempre que sea posible. Además, puedes hacer una copia local antes de usarla en un bucle, ahorrando tiempo.

05. Aumente el uso de la comprensión de listas

La comprensión de listas ofrece una sintaxis más corta. Es un puñado cuando se hace una nueva lista basada en una lista existente. El bucle es imprescindible en cualquier código. A veces la sintaxis dentro del bucle se hace grande. En ese caso, se puede utilizar la comprensión de listas. Podemos tomar el ejemplo para entenderlo con más precisión.

#code1
square_numbers = []
  for n in range(0,20):
    if n % 2 == 1:
      square_numbers.append(n**2)

#code2
square_numbers = [n**2 for n in range(1,20) if n%2 == 1]

Aquí, el segundo código toma menos tiempo que el primer código. El enfoque de la comprensión de la lista es más corto y más preciso. Puede no hacer mucha diferencia en códigos pequeños. Pero en un desarrollo extenso, puede ahorrarte algo de tiempo. Por lo tanto, utiliza la comprensión de listas siempre que tengas la oportunidad de acelerar tu código Python.

06. Sustituir range() por xrange()

El asunto de range() y xrange() viene si estás usando python 2. Estas funciones se utilizan para iterar cualquier cosa en el bucle for. En el caso de range(), guarda todos los números del rango en la memoria. Pero xrange() sólo guarda el rango de números que necesita ser mostrado.

El tipo de retorno de range() es una lista, y el de xrange() es un objeto. En definitiva, xrange() ocupa menos memoria y, en consecuencia, menos tiempo. Por tanto, utilice xrange() en lugar de range() siempre que sea posible. Por supuesto, esto sólo es aplicable a los usuarios de python 2.

07. Utilizar generadores

En python, un generador es una función que devuelve un iterador cuando se llama a la palabra clave yield. Los generadores son un excelente optimizador de memoria. Devuelven un elemento a la vez en lugar de devolver todos a la vez. Si su lista incluye un número considerable de datos y necesita utilizar un dato a la vez, utilice generadores.

Los generadores calculan los datos por partes. Por lo tanto, la función puede devolver el resultado cuando se le llama y conservar su estado. Los generadores conservan el estado de la función deteniendo el código después de que la persona que la llama genere el valor, y continúa ejecutándose desde donde se dejó al ser solicitada.

Dado que los generadores acceden y calculan el valor bajo demanda, no es necesario guardar una parte importante de los datos por completo en la memoria. El resultado es un considerable ahorro de memoria, que en última instancia acelera el código.

08. Concatenar cadenas con Join

La concatenación es bastante común cuando se trabaja con cadenas. Generalmente, en python, concatenamos usando '+'. Sin embargo, en cada paso, la operación "+" crea una nueva cadena y copia la anterior. Este proceso es ineficiente y lleva mucho tiempo. Tenemos que usar join() para concatenar cadenas aquí si queremos acelerar nuestro código Python.

#code1
x = "I" + "am" + "a" + "python" + "geek" 
print(x)

#code2
x = " ".join(["I", "am", "a", "python", "geek"])
print(x)

Si miramos el ejemplo, el primer código imprime "Iamapythongeek" y el segundo código imprime "I am a python geek". La operación join() es más eficiente y rápida que '+'. También mantiene el código limpio. ¿Quién no quiere un código más rápido y limpio? Así que, intenta usar join() en lugar de '+' para concatenar cadenas.

09. Perfila tu código

El perfilado es una forma clásica de optimizar el código. Hay muchos módulos para medir las estadísticas de un programa. Estos nos hacen saber dónde el programa está gastando demasiado tiempo y qué hacer para optimizarlo. Así que, para asegurar la optimización, hay que realizar algunas pruebas y mejorar el programa para aumentar su eficacia.

El temporizador es uno de los perfiladores. Se puede utilizar en cualquier parte del código y encontrar el tiempo de ejecución de cada etapa. Entonces podemos mejorar el programa donde se tarda demasiado.

, hay un módulo perfilador incorporado llamado LineProfiler. También da un informe descriptivo sobre el tiempo consumido. Hay varios perfiladores que puedes aprender leyendo libros de python.

10. Mantente actualizado - Usa la última versión de Python

Hay miles de desarrolladores que están añadiendo más características a python regularmente. Los módulos y las funciones de la biblioteca que estamos utilizando hoy serán anticuados por los desarrollos de mañana. Los desarrolladores de Python están haciendo que el lenguaje sea más rápido y fiable día a día. Cada nueva versión ha aumentado su rendimiento.

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Por lo tanto, tenemos que actualizar las bibliotecas a su última versión. Python 3.9 es la última versión ahora. Muchas bibliotecas de python 2 pueden no funcionar en python3. Tengamos esto en cuenta y usemos siempre la última versión para obtener el máximo rendimiento.

Conclusión

El valor de los desarrolladores de Python en el mundo está aumentando día a día. Así que, ¡a qué esperas! Ya es hora de que empieces a aprender a acelerar el código python. Los consejos y trucos que hemos proporcionado seguramente te ayudarán a escribir códigos eficientes. Si los sigues, podemos esperar que puedas mejorar tu código y entrar en cosas más avanzadas de python.

Hemos tratado de mostrar todos los principales trucos y consejos que se requieren en la aceleración de código. Esperamos que el artículo haya respondido a la mayoría de tus preguntas. Ahora, el resto depende de ti. Sin embargo, el conocimiento y el aprendizaje no tienen fin. Así que, si nos hemos dejado algo importante, háznoslo saber. ¡Feliz aprendizaje!

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