Tối ưu hóa hiệu suất mã Python

Ngày đăng: 01/12/2023   -    Cập nhật: 01/12/2023

Sử dụng Python giúp cho các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng web, ứng dụng di động và thậm chí là các ứng dụng Machine Learning. Tuy nhiên, việc tối ưu hóa hiệu suất mã Python vẫn còn là một thách thức lớn đối với các nhà phát triển. Bài viết này sẽ tổng hợp các thông tin về tối ưu hóa hiệu suất mã Python, các công cụ và thư viện hỗ trợ tối ưu hóa hiệu suất mã Python.

Lợi ích của tối ưu hóa hiệu suất mã Python

Tối ưu hóa hiệu suất mã Python giúp cải thiện tốc độ thực thi chương trình, làm cho ứng dụng chạy nhanh hơn và hiệu quả hơn trong việc xử lý dữ liệu lớn. 
 

Cải thiện tốc độ thực thi

Tối ưu hóa hiệu suất mã Python giúp giảm thời gian thực thi chương trình, đặc biệt là khi xử lý các tác vụ phức tạp.

Tiết kiệm tài nguyên

Khi tối ưu hóa hiệu suất mã Python, ta sẽ sử dụng tài nguyên máy tính hiệu quả hơn, giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên không cần thiết.

Tăng độ tin cậy

Python được tối ưu hóa hiệu suất giúp chương trình hoạt động ổn định hơn và ít gây lỗi.

Các công cụ tối ưu hóa hiệu suất mã Python

Sử dụng những công cụ này giúp tối ưu hóa mã Python, tăng hiệu suất và cải thiện trải nghiệm người dùng.

PyPy

PyPy là một phiên bản Python thay thế được viết lại bằng Python có khả năng tối ưu hóa hiệu suất cao. PyPy sử dụng Just In Time (JIT) Compiler để biên dịch code Python thành mã máy trong thời gian chạy. Kết quả là PyPy sẽ chạy nhanh hơn so với phiên bản Python chuẩn.

Cython

Cython là một ngôn ngữ tương tự Python nhưng với tính năng tối ưu hóa hiệu suất phù hợp cho các ứng dụng cần xử lý các tác vụ phức tạp. Cython được phát triển để kết hợp giữa Python và C cho phép tái sử dụng code Python và những lợi ích của C như hiệu suất và tiêu thụ tài nguyên thấp hơn.

Numba

Numba sử dụng Just In Time (JIT) Compiler để biên dịch code Python thành mã máy trong thời gian chạy, giúp cải thiện hiệu suất của chương trình.

Các thư viện tối ưu hóa hiệu suất mã Python

Các thư viện tối ưu hóa hiệu suất mã Python chủ yếu tập trung vào việc cải thiện tốc độ thực thi chương trình và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn. Sử dụng các thư viện này giúp bạn viết mã Python hiệu quả hơn về mặt hiệu suất và tối ưu hóa.

NumPy

NumPy là một thư viện Python được sử dụng rộng rãi cho xử lý dữ liệu số học. NumPy sử dụng các hàm được viết bằng C để cải thiện hiệu suất của các phép tính toán trên mảng và ma trận số học.

Pandas

Pandas cung cấp nhiều tính năng cho phép thao tác với dữ liệu một cách hiệu quả, bao gồm các chức năng tối ưu hóa hiệu suất như vectorization và broadcasting.


TensorFlow

TensorFlow cung cấp nhiều tính năng tối ưu hóa hiệu suất như parallelism và lazy evaluation, giúp cải thiện tốc độ huấn luyện mô hình Machine Learning.

Áp dụng các phương pháp tối ưu hóa hiệu suất mã Python trong Machine Learning

Việc tối ưu hóa hiệu suất mã Python đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng Machine Learning. Các phương pháp tối ưu hóa hiệu suất mã Python giúp tăng tốc độ huấn luyện mô hình và giảm thời gian thực thi.


Một trong những cách để áp dụng các phương pháp tối ưu hóa hiệu suất mã Python trong Machine Learning là sử dụng thư viện TensorFlow. TensorFlow cung cấp nhiều tính năng tối ưu hóa hiệu suất cho việc huấn luyện mô hình, bao gồm:

Tối ưu hóa hiệu suất mã Python trên nền tảng di động

Việc tối ưu hóa hiệu suất mã Python cũng đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng di động. Vì di động có tài nguyên hạn chế, việc tối ưu hóa hiệu suất mã Python giúp giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên máy tính và tiết kiệm thời gian thực thi.


Một trong những cách để tối ưu hóa hiệu suất mã Python trên nền tảng di động là sử dụng các công cụ như PyInstaller hay Briefcase để biên dịch ứng dụng thành mã máy trước khi triển khai. Điều này giúp giảm thời gian chạy và tăng hiệu suất của ứng dụng.

Sử dụng JIT Compiler để tối ưu hóa hiệu suất mã Python

Just In Time (JIT) Compiler là một công nghệ được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất mã Python. JIT Compiler biên dịch code Python thành mã máy trong thời gian chạy, giúp tăng tốc độ thực thi chương trình.


Một trong những JIT Compiler phổ biến nhất là PyPy. PyPy cung cấp một bộ thu gom rác hiệu quả và hỗ trợ JIT Compiler, giúp tăng tốc độ thực thi chương trình Python lên đến 10 lần so với CPython.


Tuy nhiên, việc sử dụng JIT Compiler cũng có những hạn chế. Vì mã máy được biên dịch trong thời gian chạy, do đó, việc khởi động ứng dụng có thể mất nhiều thời gian hơn so với việc chạy trực tiếp code Python.


Kết luận: với kiến thức này, bạn sẽ có thể tối ưu hóa hiệu suất mã Python của mình, tăng tốc độ thực thi chương trình và sử dụng tài nguyên hệ thống một cách hiệu quả hơn.


Bình luận Facebook
Khóa học liên quan đến bài viết

KHÓA HỌC LẬP TRÌNH FRONT END VỚI REACT.JS

56 giờ
Học Lập trình Front end hiện đại với ReactJS. Học làm chủ HTML, CSS, JS và thư viện JavaScript phổ biến nhất hiện nay. Sẵn sàng đi thực tập / đi làm ngay sau khóa học.

Khóa học PHP Full stack [2023] cho người mới bắt đầu

96 giờ
Khóa học Lập trình PHP Full stack, phiên bản cập nhật lần thứ 8. Dạy Lập trình PHP bài bản từ Front end đến Back end + Laravel. Hướng dẫn làm 2 Dự Án Web lớn

Khóa học BIG DATA với Hadoop và Spark

56 giờ
NIIT - ICT Hà Nội cung cấp khóa học BIG DATA nhằm đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu lớn, phức tạp, tăng cao hiệu suất xử lý. Tùy biến linh hoạt theo nhu cầu.

KHÓA HỌC LẬP TRÌNH PHP WEB

54 giờ
NIIT - ICT Hà Nội cung cấp Khóa học Lập trình Web Fullstack với PHP, phiên bản cập nhật lần thứ 5 (T8/2019). Dạy Lập trình PHP bài bản, chi tiết (từ Front-end đến Back-end)

KHÓA HỌC PYTHON HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG

50 giờ
Khóa học giúp học viên sử dụng thành thạo ngôn ngữ Lập trình Python (3x). Hiểu và phát triển được Ứng dụng Web với Django Framework. Học thực hành với Giảng viên cao cấp.

Khóa học Java Full stack (IJFD)

104 giờ
Học lập trình Java Fullstack với khóa học được xây dựng theo lộ trình bài bản, từ JAVA CƠ BẢN đến JAVA WEB và nâng cao về JAVA FRAMEWORK như: Spring Boot, Hibernate
Mục lục
Đăng ký tư vấn
Nhân viên gọi điện tư vấn miễn phí sau khi đăng ký
Được cập nhật các ưu đãi sớm nhất
Hotline: 0383180086
Tên không được để trống
Số điện thoại không được để trống
Email không được để trống
Hãy đăng ký để nhận những thông tin mới nhất về học bổng mới nhất tại NIIT - ICT Hà Nội
top
Đóng lại Đăng ký học tại NIIT - ICT Hà Nội
6260+ học viên đã theo học tại NIIT - ICT Hà Nội và có việc làm tốt trong ngành lập trình. Nắm lấy cơ hội ngay hôm nay!
Chọn khóa học
  • KHÓA HỌC LẬP TRÌNH FRONT END VỚI REACT.JS
  • KHÓA HỌC LẬP TRÌNH PHP WEB
  • Khóa học PHP Full stack [2023] cho người mới bắt đầu
  • Khóa học BIG DATA với Hadoop và Spark
  • Khóa học Lập trình Android tại Hà Nội
  • [Tuyển sinh 2023] Lập trình viên Quốc tế DigiNxt
  • Khóa học Tiền lương & Phúc lợi (C&B Excel) tại Hà Nội
  • LẬP TRÌNH GAME
    • Khóa học Lập trình Game Unity
  • LẬP TRÌNH WEB FRONT END
    • KHÓA HỌC PYTHON HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG
    • KHÓA HỌC ANGULAR & TYPESCRIPT (FRONT END)
  • LẬP TRÌNH WEB BACK END
    • LẬP TRÌNH JAVA WEB VỚI FRAME WORK
    • Lập trình Web với Django
    • Lập trình PHP với Laravel Framework
  • CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ
    • Khóa học Tiền lương & Phúc lợi (C&B Excel) tại TP HCM
  • LẬP TRÌNH WEB FULL STACK
    • Khóa học Java Full stack (IJFD)
  • LẬP TRÌNH MOBILE
    • FRONT-END VỚI REACTJS VÀ REACT NATIVE
    • Lập trình Android Nâng cao
  • ĐÀO TẠO CHO DOANH NGHIỆP
    • KHÓA HỌC BUSINESS ANALYSIC TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO 2023
    • Khóa học Magento: Làm chủ CMS TMĐT lớn nhất
    • Khóa học IOT: Xây dựng Sản phẩm IOT với Raspberry Pi
    • Khóa học Automation Testing Chuyên nghiệp
  • KHÓA HỌC DỰ ÁN
    • Học sử dụng bộ Office: Word, Excel, Power Point, Mail chuyên nghiệp
  • KHÓA HỌC KHÁC
    • VBA Excel Toàn Tập (Cơ Bản - Nâng Cao)
    • VBA Excel Nâng cao
    • Khóa học JMeter: Performance Testing
    • Khóa học Tester đạt chuẩn Quốc tế ISTQB Foundation Level
    • Khoá Học Tester đạt chuẩn quốc tế ISTQB Advanced Level
Bạn chưa chọn khóa học cần đăng ký
Tên không được để trống
Số điện thoại không được để trống
Email không được để trống
Đăng ký học thành công!
Cảm ơn bạn đã đăng ký học tại NIIT - ICT HÀ NỘI!