Глава 2. Извлекаем максимальную производительность из встроенных функциональных возможностей

Профилирование нагрузок как с вводом/ выводом, так и с вычислениями

Выгрузка данных и вычисление минимальных температур

Встроенный модуль профилирования Python

Применение локального кэширования для снижения загруженности сети

Профилирование кода для выявления узких мест производительности

Визуализация сведений профилирования

Линейное профилирование

На вынос: код профилирования

Оптимизация базовых структур данных для ускорения: списки, наборы и словари

Производительность поиска в списках

Поиск в наборах

Сложность списков, наборов и словарей в Python

Поиск чрезмерного выделения памяти

Навигация по минному полю оценок памяти Python

Объём памяти некоторых альтернативных представлений

Применение массивов в качестве альтернативы спискам

Систематизация изученного: оцениваем использование памяти объектов Python

На вынос: оцениваем использование памяти объектов Python

Отложенность и генераторы для конвейеров Больших данных

Применение генераторов вместо стандартных функций