Time limit exceeded python что это
Приёмы для ускорения кода на Python
Для ускорения кода на Python программисты могут использовать много приемов. Мы собрали несколько самых простых и при этом самых эффективных из них.
Python – один из самых популярных языков программирования в мире. Этим он обязан своему простому синтаксису и богатой экосистеме. В последнее время он используется в соревновательном программировании, где большое значение имеет скорость выполнения программ.
Представляем вам несколько приемов и подходов для ускорения кода и повышения его эффективности.
Используйте подходящие структуры данных
Применение правильных структур данных значительно ускоряет выполнение кода.
В Python встроены такие структуры данных, как список ( list ), кортеж ( tuple ), множество ( set ) и словарь ( dictionary ). Несмотря на это, большинство людей хорошо помнят только про списки. Это неправильный подход.
Для ускорения кода используйте те структуры данных, которые максимально соответствуют вашей задаче. Особенно это касается выбора между списком и кортежем, ведь итерирование по последнему занимает куда меньше времени.
Избегайте циклов for
Применяйте списковые включения (list comprehension)
Не обращайтесь ни к какой другой технике, если можно использовать списковые включения. Например, этот код заносит в список все числа между 1 и 1000, кратные 3:
Со списковыми включениями код трансформируется в одну строку:
Не пренебрегайте множественным присваиванием
Не стоит инициализировать несколько переменных так:
Лучше придерживайтесь следующего синтаксиса:
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
Не создавайте глобальные переменные
Да, в Python есть ключевое слово global для объявления таких переменных. Но операции с ними требуют больше времени, чем с локальными. Потому не создавайте глобальные переменные без крайней необходимости.
Применяйте библиотечные функции
Не пишите функцию вручную, если она уже реализована в какой-нибудь библиотеке. Библиотечные функции крайне эффективны, и, скорее всего, вам не удастся достичь лучшего результата самостоятельно.
Соединяйте строки методом join
Всё дело в том, что оператор + каждый раз создаёт новую строку, а затем копирует в неё исходные. join() устроен иначе и обеспечивает выигрыш во времени.
Используйте генераторы
Будьте бдительны
Взгляните на следующий код:
Избегайте точек
Старайтесь не пользоваться ими. Взгляните на пример:
Вместо этого можно применить следующий синтаксис:
Используйте 1 в бесконечных циклах
Попробуйте другие подходы
Не бойтесь применять новые практики для повышения эффективности кода.
Допустим, у вас есть код:
Вместо этого стоит попробовать:
Используйте ускорители
Медлительность Python послужила вдохновением для различных проектов, сокращающих его время работы. На большинстве соревнований по программированию вы встретитесь с pypy (там, где можно писать на Python).
Эти средства помогут уменьшить время выполнения Python-программ.
Для больших датасетов используйте специальные библиотеки
C/C++ быстрее Python. Поэтому многие пакеты и модули, которые можно использовать в программах на Python, пишутся на C/C++. Среди таких модулей – Numpy, Scipy и Pandas, столь необходимые при обработке больших массивов данных.
Используйте последнюю версию Python
Python регулярно обновляется и совершенствуется и с каждым релизом становится всё быстрее и оптимизированнее. Поэтому для ускорения кода всегда пишите его на новейшей версии языка.
Заключение
Мы рассмотрели приёмы для ускорения кода на Python. Конечно, этот список не исчерпывающий: есть и другие способы, которые могут вам пригодиться. Обязательно ищите их и пишите код эффективно!