💡 Projets Python Ă  rĂ©aliser en Data Science 🚀

Vous travaillez avec des datasets volumineux et vous voulez que votre code Python soit plus rapide ? Voici quelques astuces pour optimiser vos performances đŸ’» :

 

1ïžâƒŁ Utilisez des structures de donnĂ©es efficaces : Les listes sont bien, mais les tableaux NumPy ou les DataFrames Pandas sont souvent plus rapides 📊.

 

2ïžâƒŁ Évitez les boucles imbriquĂ©es : Utilisez des fonctions vectorisĂ©es de NumPy ou Pandas pour traiter vos donnĂ©es plus rapidement đŸŽïž.

 

3ïžâƒŁ Profiler votre code : Identifiez les goulots d’étranglement avec des outils comme cProfile ou timeit ⏱.

 

4ïžâƒŁ Utilisez le parallĂ©lisme : LibĂ©rez la puissance des cƓurs multiples avec des librairies comme multiprocessing 🧠.

 

Partagez vos meilleures pratiques d’optimisation de code ! đŸ› ïž

 

âŹ‡ïž Dites-moi comment vous boostez vos performances en Python ! âŹ‡ïž

 

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