
Vous travaillez avec des datasets volumineux et vous voulez que votre code Python soit plus rapide ? Voici quelques astuces pour optimiser vos performances đ» :
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1ïžâŁ Utilisez des structures de donnĂ©es efficaces : Les listes sont bien, mais les tableaux NumPy ou les DataFrames Pandas sont souvent plus rapides đ.
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2ïžâŁ Ăvitez les boucles imbriquĂ©es : Utilisez des fonctions vectorisĂ©es de NumPy ou Pandas pour traiter vos donnĂ©es plus rapidement đïž.
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3ïžâŁ Profiler votre code : Identifiez les goulots dâĂ©tranglement avec des outils comme cProfile ou timeit â±ïž.
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4ïžâŁ Utilisez le parallĂ©lisme : LibĂ©rez la puissance des cĆurs multiples avec des librairies comme multiprocessing đ§ .
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Partagez vos meilleures pratiques d’optimisation de code ! đ ïž
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âŹïž Dites-moi comment vous boostez vos performances en Python ! âŹïž
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