۱. انتخاب ساختار داده مناسب

ساختار داده در پایتون تأثیر زیادی بر کارایی دارد:

• Set برای جستجو سریع‌تر از List است.
• Dict برای دسترسی به داده‌ها بسیار بهینه است.
• Tuple سبک‌تر از List است و برای داده‌های ثابت مناسب‌تر است.

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(3 in nums)   # کندتر

nums_set = {1, 2, 3, 4, 5}
print(3 in nums_set)   # سریع‌تر

۲. استفاده از کتابخانه‌های بهینه

کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas با زبان C پیاده‌سازی شده‌اند و سرعت بالاتری نسبت به حلقه‌های معمولی دارند.

import numpy as np

arr = np.arange(1, 1000000)
print(np.sum(arr))  # بسیار سریع‌تر از حلقه for

در تحلیل داده‌های حجیم، این کتابخانه‌ها بهترین انتخاب هستند.

نکته کلیدی

به جای بازنویسی الگوریتم‌های پیچیده، همیشه بررسی کنید آیا کتابخانه‌ای آماده وجود دارد یا خیر.

۳. استفاده از List Comprehension

نوشتن حلقه‌های ساده با List Comprehension علاوه بر خوانایی بیشتر، سرعت بالاتری دارد:

# روش کندتر
squares = []
for i in range(1000):
    squares.append(i**2)

# روش سریع‌تر
squares = [i**2 for i in range(1000)]

۴. پروفایل کردن کد

برای پیدا کردن گلوگاه‌ها، از ابزارهای پروفایلینگ استفاده کنید:

• cProfile برای بررسی کل برنامه
• timeit برای تست زمان اجرای بخشی از کد

import timeit
print(timeit.timeit("sum(range(1000))", number=10000))

توصیه مهم

قبل از بهینه‌سازی، همیشه با پروفایلینگ مشخص کنید کندی برنامه دقیقاً کجاست.

۵. استفاده از چندپردازشی و چندریسمانی

برای کارهای محاسباتی سنگین می‌توان از multiprocessing یا threading استفاده کرد:

from multiprocessing import Pool

def square(n):
    return n**2

with Pool() as pool:
    results = pool.map(square, range(100000))

این روش به ویژه در پردازش‌های حجیم کارایی را چند برابر می‌کند.

۶. استفاده از Cython و Numba

در بخش‌هایی که سرعت حیاتی است، می‌توانید از این ابزارها استفاده کنید:

• Cython: تبدیل کد پایتون به C
• Numba: استفاده از JIT برای شتاب‌دهی به توابع

جمع‌بندی

بهینه‌سازی در پایتون به معنی بازنویسی کامل کد نیست؛ بلکه استفاده درست از ابزارها، ساختار داده مناسب و تکنیک‌های ساده می‌تواند سرعت اجرای برنامه را چندین برابر کند.
از پروفایلینگ برای شناسایی نقاط ضعف استفاده کنید، سپس با روش‌هایی مثل کتابخانه‌های بهینه، چندپردازشی و حتی Cython کارایی کد خود را به سطح حرفه‌ای برسانید.