В настоящата ситуация на бурно AI развитие, локалното изпълнение на LLM модели на CPU се превърна в…
Оптимизация и производителност
7 Статии в тази категория
Категорията „Оптимизация и производителност“ е посветена на подобряването на скоростта и ефективността на Python приложенията. Тук ще намерите експертни техники и стратегии за идентифициране и отстраняване на тесни места в производителността, оптимизиране на ресурсоемки операции и писане на по-бърз и по-ефективен код. Материалите покриват теми като профилиране на код, използване на подходящи структури от данни и алгоритми, и прилагане на техники за мемоизация и кеширане. Ще се запознаете с инструменти и библиотеки за паралелно програмиране като multiprocessing и concurrent.futures, и как да ги използвате за ускоряване на CPU-ограничени задачи. Категорията включва и ресурси за оптимизиране на паметта, работа с генератори и итератори, и писане на асинхронен код за по-добра мащабируемост. Независимо дали разработвате уеб приложения, научни изчисления или инструменти за анализ на данни, тези материали ще ви помогнат да извлечете максимума от вашия Python код.
Днес ще се гмурнем в света на Cookiecutter Django – мощен инструмент, който революционизира начина, по който…
Днес ще се потопим в един от най-фундаменталните принципи на софтуерния дизайн – DRY принципът. Ще разгледаме…
В предишните ни статии разгледахме най-добрите практики за управление на код с Git и GitHub, както и…
В предишната статия разгледахме как можем да използваме нишки (threads) за конкурентно изпълнение на задачи и подобряване…
В тази статия ще разгледаме как да постигнем високопроизводителни изчисления с библиотеката NumPy, използвайки силата на BLAS…
В света на програмирането на Python, конкурентността е мощен инструмент, който позволява едновременното изпълнение на множество задачи,…