Özet - Performans

timeit, cProfile ve __slots__'u birleştirerek optimize edilmiş bir işleyici yazarsın.

Özet: Performans

Bu grupta Python performans araçlarını öğrendin. timeit ile ölçüm, cProfile ile profil çıkarma yaptın.

sys.getsizeof ile bellek ölçtün. __slots__ ile bellek tasarrufu sağladın. numpy ile vektörizasyon uyguladın. Şimdi bunları birleştirip optimize edilmiş bir işleyici yazacaksın: __slots__ ile bellek dostu bir sınıf ve numpy ile hızlı hesaplama bir arada.

Uygulama Optimize işleyici yaz

import numpy as np ile modülü içe aktar. Point sınıfı yaz; __slots__ = ['data'] tanımla. __init__(self, data) ile self.data = np.array(data) yap. squared yöntemi ekle; self.data ** 2 döndürsün. Point([1, 2, 3]) örneği oluştur ve .squared()'ı yazdır.

Örnek çözümü göster

import numpy as np

class Point:
    __slots__ = ["data"]
    def __init__(self, data):
        self.data = np.array(data)
    def squared(self):
        return self.data ** 2

p = Point([1, 2, 3])
print(p.squared())

Ne öğrendin?

Bu grupta Python performans optimizasyonunu öğrendin. timeit ile ölçüm, cProfile ile profil çıkarma yaptın. sys.getsizeof ile bellek ölçtün.

__slots__ ile bellek tasarrufu ve numpy ile vektörizasyon uyguladın. Özet derste bunları birleştirip optimize bir işleyici yazdın. Bu bilgi, büyük veri ve yüksek performans gerektiren uygulamalar için kritiktir.

Kendini test et

Hangi araç hangi iş?
- timeit ile bellek ölçme
- getsizeof ile vektörizasyon
- cProfile ile süre profili
- numpy ile profil çıkarma
Cevabı göster

cProfile ile süre profili — cProfile fonksiyon sürelerini profiller. Diğer eşleşmeler yanlış.
Tüm performans kavramlarını eşleştir

timeit

Süre ölçer
cProfile

Profil çıkarır
getsizeof

Bellek ölçer
numpy

Vektörize eder

Son boşluk

import numpy as ____
a = np.array([1, 2, 3])

Cevabı göster

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])

Sıradaki ders: Proje tasarımı

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler