Navigazione tra cicli nidificati e sfide di memoria per prestazioni senza interruzioni utilizzando Python
In questa esplorazione dell’ottimizzazione del codice Python, esaminiamo i problemi comuni che ostacolano le prestazioni con conseguenti costi generali. Analizziamo qui due problemi: uno relativo ai cicli nidificati e l’altro relativo ai problemi di memoria/allocazione causati dalla lettura di enormi set di dati.
Con il problema dei cicli annidati, esamineremo un caso d’uso di esempio per comprendere il dilemma dei cicli annidati e quindi passare a una soluzione che funge da alternativa per aggirare i problemi di prestazioni causati dai cicli annidati.
Considerando i problemi di memoria/allocazione riscontrati con set di dati di grandi dimensioni, esploriamo più strategie di lettura dei dati e confrontiamo le prestazioni di ciascuna strategia. Esploriamo ulteriormente.
Sebbene i cicli annidati siano un costrutto di programmazione comune, la loro implementazione inefficiente può portare a prestazioni non ottimali. Una sfida notevole che si potrebbe incontrare con i cicli nidificati è il problema “il kernel continua a funzionare”. Ciò accade quando il codice ha cicli nidificati implementati in modo inefficiente, portando a tempi di esecuzione prolungati; e nella maggior parte dei casi, un ciclo infinito. I cicli annidati sono facili da implementare, ma l’ottimizzazione delle prestazioni a volte richiede il sacrificio della semplicità delle strutture annidate. I cicli nidificati possono contribuire a una maggiore complessità algoritmica, portando a tempi di esecuzione più lunghi, soprattutto quando si ha a che fare con set di dati di grandi dimensioni. È importante notare che, sebbene i cicli nidificati potrebbero non essere intrinsecamente “cattivi”, comprenderne le implicazioni e considerare approcci alternativi può portare a un codice Python più efficiente. In questo caso è bene considerare in modo efficace le funzionalità e le librerie di Python.
Abbiamo due file in cui alcuni record sono duplicati l’uno dell’altro. C’è una colonna identificatore in…
Fonte: towardsdatascience.com
