Comment optimiser les performances de mon code Python ?

Utilisez des fonctions natives

Les fonctions natives de Python sont écrites en C et sont très optimisées. Profitez-en pour accélérer votre code en utilisant par exemple zip plutôt que des boucles.

Employez des modules efficaces

Il existe plusieurs modules Python destinés à booster les performances de votre code. Parmi les plus connus, citons NumPy pour les calculs numériques ou Pandas pour la manipulation des données.

Compilateur Just-In-Time (JIT)

Exploitez PyPy ou Numba pour accélérer le code Python. PyPy est une implémentation alternative de Python qui utilise le compilateur JIT pour améliorer les performances. Numba permet également de générer du code machine optimisé pour des fonctions spécifiques en ajoutant un simple décorateur.

Limitez l'utilisation des variables globales

Les variables globales sont moins performantes que les variables locales. Minimisez leur utilisation et privilégiez les variables locales. Un script bien construit devrait d'ailleurs ne quasiment pas avoir besoin de variables globales (à part quand on souhaite déclarer des constantes).

Adoptez les générateurs

Les générateurs sont d'excellents outils pour optimiser l'usage de la mémoire et améliorer les performances lors du traitement de grandes quantités de données. Utilisez-les avec un mot-clé yield, notamment dans des cas où le retour d'une fonction nécessite une liste.

Mesurez vos performances

Utilisez des outils tels que timeit pour mesurer les temps d'exécution de vos fonctions et détecter les goulets d'étranglement. Ainsi, vous pourrez concentrer vos efforts d'optimisation sur les parties les plus critiques de votre code.