Apprenez à écrire un code plus rapide et plus économe en mémoire en maîtrisant la mesure des performances, le choix des structures de données appropriées et l'utilisation des outils intégrés. Nous mettrons l'accent sur des techniques d'optimisation pratiques pour la gestion de grands ensembles de données, les opérations efficaces sur les chaînes de caractères et le tri partiel, garantissant ainsi que votre code soit à la fois robuste et évolutif.

Maîtrise des fondamentaux de l'analyse des performances en apprenant à mesurer le temps d'exécution, à effectuer des benchmarks précis du code et à évaluer les performances des fonctions. Présentation de techniques pratiques pour identifier les goulets d'étranglement et optimiser efficacement le code.

Maîtriser l'art de sélectionner les structures de données appropriées afin d'optimiser à la fois les performances et l'utilisation de la mémoire. Nous explorerons les listes, les tableaux NumPy, les ensembles, les tuples et des outils spécialisés du module collections, avec des exercices pratiques pour renforcer vos compétences dans des scénarios réels.

Découvrez des outils et techniques intégrés puissants pour optimiser les performances lors de tâches courantes. Apprenez à exploiter map(), les compréhensions de listes, la gestion efficace des fichiers, le tri et le traitement des chaînes pour gérer efficacement de grands ensembles de données et des opérations répétitives.

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