Introdução ao Desempenho em Python
Para garantir confiança e concluir este curso com sucesso, recomendamos fortemente que você conclua os seguintes cursos previamente:
O curso Visão Geral de Algoritmos e Estruturas de Dados não é obrigatório, porém, fornece uma base teórica sobre algoritmos e estruturas de dados.
Como o Python Executa o Código
Python é frequentemente chamado de linguagem interpretada, mas na verdade envolve uma etapa intermediária de compilação. Ao executar um código Python, ele é primeiro compilado em bytecode, uma forma intermediária. Essa compilação ocorre automaticamente e geralmente é transparente para o usuário. O bytecode é armazenado em arquivos .pyc, o que ajuda a acelerar execuções futuras.
Em seguida, os arquivos .pyc são executados pela Máquina Virtual Python (PVM).
Embora esse processo ofereça flexibilidade, a sobrecarga da interpretação do bytecode pode tornar o Python mais lento para tarefas como laços, cálculos complexos ou manipulação de grandes volumes de dados em comparação com linguagens como C, C++, C# ou Java.
No entanto, a flexibilidade do Python, combinada com suas funções internas e bibliotecas externas, permite otimizações de desempenho sem alterar seu modelo central de execução. Este curso ensinará exatamente como alcançar isso.
Gargalos de Desempenho Comuns
O primeiro passo para resolver qualquer problema de desempenho é identificá-lo, portanto, vamos listar os gargalos de desempenho mais comuns:
Ao longo deste curso, focaremos em técnicas e ferramentas específicas para abordar essas questões e escrever programas Python mais eficientes. Sem mais delongas, vamos começar!
Obrigado pelo seu feedback!
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Como o Python Executa o Código
Python é frequentemente chamado de linguagem interpretada, mas na verdade envolve uma etapa intermediária de compilação. Ao executar um código Python, ele é primeiro compilado em bytecode, uma forma intermediária. Essa compilação ocorre automaticamente e geralmente é transparente para o usuário. O bytecode é armazenado em arquivos .pyc, o que ajuda a acelerar execuções futuras.
Em seguida, os arquivos .pyc são executados pela Máquina Virtual Python (PVM).
Embora esse processo ofereça flexibilidade, a sobrecarga da interpretação do bytecode pode tornar o Python mais lento para tarefas como laços, cálculos complexos ou manipulação de grandes volumes de dados em comparação com linguagens como C, C++, C# ou Java.
No entanto, a flexibilidade do Python, combinada com suas funções internas e bibliotecas externas, permite otimizações de desempenho sem alterar seu modelo central de execução. Este curso ensinará exatamente como alcançar isso.
Gargalos de Desempenho Comuns
O primeiro passo para resolver qualquer problema de desempenho é identificá-lo, portanto, vamos listar os gargalos de desempenho mais comuns:
Ao longo deste curso, focaremos em técnicas e ferramentas específicas para abordar essas questões e escrever programas Python mais eficientes. Sem mais delongas, vamos começar!
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