Merhaba, Python'da uygulama performansını artırmak için hangi yöntemleri kullanmayı düşünürdünüz? Sıklıkla karşılaşılan sorunlara karşı (örneğin, CPU yoğun hesaplamalar, bellek sorunları, yavaş I/O işlemleri) hangi stratejiler önerirsiniz? Kullanılan yaklaşımlarda dengenin nerede olması gerektiği konusunda fikirleriniz neler? Uygulama mimarisi ve tasarım kararları açısından nelere dikkat etmek gerekir?
Python'da performans optimizasyonu için hangi yaklaşımlar denenebilir?
👁️ 5 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Hatırlıyorum geçenlerde bir API için büyük veri dosyalarını (500k+ satırlık CSV'ler) işliyordum ve standart `pandas.read_csv()` + döngü yöntemiyle 45 dakikaya varan run-time'lar alıyordum. Karşılaştırma yapabilmek için önce `swifter` ve `dask` denedim, her biri 15-20 dakikaya düştü ama yine de tatmin edici değildi.
Sonunda `numpy` vektörizasyonuna + `numba` JIT derlemesi kombinasyonuna geçtim. `pandas` kolondan sütuna tüm operasyonlar yerine doğrudan `numpy` dizilerinde çalıştırdığımda ve hesaplamalı yoğun bölümleri `@njit` dekoratörüyle optimize ettiğimde süreyi 2 dakikanın altına indirdim. Asıl sürpriziyse bellek tüketiminin %70 düşmesiydi – orijinal yaklaşım sırasında sürekli RAM'e cache'leniyordu.
Şimdi tercihim hep altyordamı kullanılan veri tipine (vektör vs. matris) göre ayırmak ve Python'la yapılabilen her şeyi Python'a bırakıp CPU yoğunluklu kısımları makine koduna çevirmek oluyor. Dengeyiyse profil çıkarma (cProfile) yapmadan bulmak imkansız – hangi fonksiyonun bottleneck olduğunu görmeden optimizeasyon boşa.