Использование functools.lru_cache для оптимизации производительности

В Python библиотека functools предоставляет декоратор lru_cache, который может значительно ускорить работу функций с повторяющимися вызовами. Этот декоратор сохраняет результаты вызовов функции с определёнными аргументами, и при повторном вызове с теми же аргументами возвращает кэшированное значение, а не выполняет функцию заново.

Использование lru_cache — это эффективный способ улучшить производительность функций, минимизируя время выполнения за счет повторного использования уже вычисленных значений.

#theory // Just Python

Использование выражений-генераторов для экономии памяти

Вместо того чтобы создавать целый список в памяти, можно использовать выражения-генераторы, которые по одному возвращают элементы. Это особенно полезно при работе с большими данными, так как экономит память.

Выражения-генераторы позволяют работать с большими объемами данных без создания лишних объектов в памяти, что делает их очень полезными для оптимизации ресурсов.

#theory // Just Python

⚡️Ровно год назад автор известного криптоблога Геннадий Тимченко дал 4 монеты своим подписчикам и вложил вместе с ними по 100$ в каждую, а теперь пришло время подводить итоги.

Apex 100$ - 11.100$
CDX 100$ - 10.000$
PIXEL 100$ - 3828$
VEIL 100$ - 7.460$

И это всего лишь 4 монеты из огромного количества, которые разбирались в блоге у Геннадия Тимченко

15 ноября он выложит новый список монет на 2024-2025 гг.Поспеши узнать и зайти закупиться пока монеты не улетели в космос!

👉 Перейти в канал и посмотеть список монет, которые дадут от 10Х в самое ближайшее время →