Python language tutorials, patterns, and best practices
95 posts
پایتون سال‌هاست به دلیل خوانایی و انعطاف‌پذیری‌اش ستایش شده است. اما ماهیت تفسیری آن و قفل تفسیرگر جهانی (GIL) اغلب باعث گلوگاه‌های عملکردی در پردازش داده‌های حجیم می‌شوند. در این مقاله یاد می‌گیرید چگونه PyPy با کامپایل JIT می‌تواند سرعت را افزایش دهد.
پایتون سال‌ها به خاطر خوانایی و انعطاف‌پذیری‌اش ستایش شده است، اما از نظر سرعت اجرا و کارایی حافظه با چالش‌هایی روبرو بوده است. با این حال، انتشار پایتون ۳.۱۰ دو ویژگی محوری را معرفی کرد که با ترکیب آن‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند ...
پایتون به دلیل خوانایی و سادگی‌اش معروف است، اما این سادگی اغلب به قیمت سرعت اجرا تمام می‌شود. در این مطلب، ۱۰ دام عملکردی رایج و نحوه رفع آن‌ها را بررسی می‌کنیم.
در دنیای توسعه وب با پایتون، مشکل کوئری N+1 یک گلوگاه عملکرد کلاسیک است که می‌تواند به صورت مخفی پاسخ‌دهی برنامه را کاهش داده و بار پایگاه داده را افزایش دهد. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، درک چگونگی تشخیص و رفع این مشکل تنها یک مرحله بهینه‌سازی نیست، بلکه...
بهینه‌سازی عملکرد اغلب آخرین مانع بین یک نمونه اولیه کاربردی و یک برنامه آماده تولید است. اگرچه پایتون به خاطر خوانایی و قابلیت‌های توسعه سریع خود ستایش می‌شود، اما ماهیت تفسیر‌شدن آن گاهی می‌تواند به گلوگاه‌های عملکردی منجر شود. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، دانستن اینکه کد شما کجا کند است، به اندازه دانستن چگونگی سریع‌تر کردن آن حیاتی است.
نوشتن کدی که کار کند تنها نیمی از راه است. اطمینان از اجرای کارآمد آنجاست که مهندسی واقعاً آغاز می‌شود. برای توسعه‌دهندگان پایتون با سطح متوسط تا پیشرفته، شناسایی گلوگاه‌های عملکرد اغلب شبیه جستجوی سوزن در انبار کاه احساس می‌شود. آیا برنامه شما به دلیل محاسبات سنگین، الگوریتم‌های ناکارآمد یا تخصیص حافظه بیش‌ازحد کند است؟
یکی از چالش‌های رایج در توسعه پایتون، «جهنم وابستگی‌ها» است که زمانی رخ می‌دهد که چندین پروژه به نسخه‌های متضاد یک کتابخانه نیاز دارند. چه در حال نگهداری یک برنامه قدیمی باشید و چه در حال استقرار یک میکروسرویس پیشرفته، اطمینان از اجرای سازگار نرم‌افزار در محیط‌های مختلف حیاتی است.