Ce billet de blog de JetBrains présente 10 astuces pour optimiser les performances du code Python, rédigé par Dido Grigorov, ingénieur en deep learning. L’article souligne que, malgré sa simplicité et sa lisibilité, Python peut rencontrer des goulots d’étranglement en termes de performance, surtout lors du traitement de grands jeux de données ou d’applications temps réel.

Parmi les conseils clés :

• Privilégier les sets pour les tests d’appartenance (O(1) vs O(n) pour les listes).
• Éviter les copies inutiles de données, en modifiant les objets en place.
• Utiliser __slots__ pour réduire la consommation mémoire des classes.
• Préférer les fonctions du module math aux opérateurs pour des calculs numériques plus rapides.
• Pré-allouer la mémoire pour les listes ou tableaux de taille connue.
• Limiter l’usage des exceptions dans les boucles critiques.
• Exploiter itertools et bisect pour des opérations combinatoires ou sur listes triées.
• Éviter les appels répétés de fonctions dans les boucles en cachetant les résultats.

L’article illustre chaque astuce avec des exemples de code et des mesures de temps, montrant des gains de performance significatifs. Il encourage à adopter ces pratiques pour écrire du code Python à la fois performant et lisible, sans sacrifier la clarté. Une ressource utile pour les développeurs cherchant à optimiser leurs scripts Python.