Introducción al Rendimiento en Python
Para adquirir confianza y completar con éxito este curso, se recomienda encarecidamente haber completado los siguientes cursos previamente:
El curso de Descripción general de algoritmos y estructuras de datos no es obligatorio; sin embargo, proporciona una base teórica sobre algoritmos y estructuras de datos.
Cómo ejecuta código Python
A Python se le denomina a menudo un lenguaje interpretado, pero en realidad implica un paso intermedio de compilación. Cuando se ejecuta código Python, primero se compila a bytecode, una forma intermedia. Esta compilación ocurre automáticamente y suele ser transparente para el usuario. El bytecode se almacena en archivos .pyc, lo que ayuda a acelerar ejecuciones futuras.
Posteriormente, los archivos .pyc son ejecutados por la Máquina Virtual de Python (PVM).
Si bien este proceso ofrece flexibilidad, la sobrecarga de la interpretación de bytecode puede hacer que Python sea más lento para tareas como bucles, cálculos complejos o manipulación de grandes volúmenes de datos en comparación con lenguajes como C, C++, C# o Java.
Sin embargo, la flexibilidad de Python, combinada con sus funciones integradas y bibliotecas externas, permite optimizaciones de rendimiento sin modificar su modelo de ejecución principal. Este curso le enseñará exactamente cómo lograrlo.
Cuellos de Botella Comunes de Rendimiento
El primer paso para resolver cualquier problema de rendimiento es identificarlo, así que enumeremos los cuellos de botella de rendimiento más comunes:
A lo largo de este curso, nos centraremos en técnicas y herramientas específicas para abordar estos problemas y escribir programas en Python más eficientes. Sin más preámbulos, ¡comencemos!
¡Gracias por tus comentarios!
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What are the prerequisites for this course?
Can you explain more about how Python executes code?
What are some common performance bottlenecks in Python?
Awesome!
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El curso de Descripción general de algoritmos y estructuras de datos no es obligatorio; sin embargo, proporciona una base teórica sobre algoritmos y estructuras de datos.
Cómo ejecuta código Python
A Python se le denomina a menudo un lenguaje interpretado, pero en realidad implica un paso intermedio de compilación. Cuando se ejecuta código Python, primero se compila a bytecode, una forma intermedia. Esta compilación ocurre automáticamente y suele ser transparente para el usuario. El bytecode se almacena en archivos .pyc, lo que ayuda a acelerar ejecuciones futuras.
Posteriormente, los archivos .pyc son ejecutados por la Máquina Virtual de Python (PVM).
Si bien este proceso ofrece flexibilidad, la sobrecarga de la interpretación de bytecode puede hacer que Python sea más lento para tareas como bucles, cálculos complejos o manipulación de grandes volúmenes de datos en comparación con lenguajes como C, C++, C# o Java.
Sin embargo, la flexibilidad de Python, combinada con sus funciones integradas y bibliotecas externas, permite optimizaciones de rendimiento sin modificar su modelo de ejecución principal. Este curso le enseñará exactamente cómo lograrlo.
Cuellos de Botella Comunes de Rendimiento
El primer paso para resolver cualquier problema de rendimiento es identificarlo, así que enumeremos los cuellos de botella de rendimiento más comunes:
A lo largo de este curso, nos centraremos en técnicas y herramientas específicas para abordar estos problemas y escribir programas en Python más eficientes. Sin más preámbulos, ¡comencemos!
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