1. Gereksiz Hesaplamalardan Kaçının
Python kodunuzda aynı hesaplamayı defalarca yapmak, özellikle büyük veri setlerinde büyük bir zaman kaybına yol açabilir. Aynı hesaplamayı bir kez yapıp sonucunu saklamak, işlerinizi hızlandırır.
Öneri: Hesaplama işlemi bir fonksiyon içinde yer alıyorsa, sonucu bir değişkende saklayın ve sonraki işlemlerde bu değişkeni kullanın.
2. Veritabanı Sorgularını Optimize Edin
Veritabanı sorguları, uygulamanızın performansını doğrudan etkiler. Eğer veritabanı sorgularınız verimsizse, uygulamanızın hızı büyük ölçüde düşebilir. Gereksiz sorgulardan kaçının ve mümkünse sorguları gruplandırarak daha az sayıda işlem yapın.
Öneri: Sadece ihtiyacınız olan veriyi sorgulamak ve veritabanı bağlantılarını doğru yönetmek performansı artırabilir.
3. Bellek Yönetimine Dikkat Edin
Bellek sızıntıları, Python programlarındaki yavaşlamanın en yaygın sebeplerindendir. Kullanılmayan değişkenleri ve nesneleri doğru şekilde silmek, bellek yönetimini iyileştirir.
Öneri: `del` komutunu kullanarak gereksiz nesneleri bellekten temizleyin.
4. List Comprehensions Kullanın
Python’daki liste üretimleri, geleneksel `for` döngülerinden çok daha hızlıdır. Bu yüzden verimli bir şekilde liste oluşturmak için list comprehension kullanmayı tercih edin.
Öneri: Geleneksel `for` döngüleri yerine, bir list comprehension kullanarak kodunuzu optimize edebilirsiniz.
# Tradicional for loop
squared_numbers = []
for i in range(10):
squared_numbers.append(i 2)
# Optimized list comprehension
squared_numbers = [i 2 for i in range(10)]
5. Gereksiz Modülleri İçe Aktarmayın
Python’daki modüller ve kütüphaneler programınızı daha işlevsel hale getirebilir, ancak gereksiz yere her modülü içe aktarmak kodunuzu ağırlaştırabilir.
Öneri: Yalnızca ihtiyacınız olan modülleri içe aktarın ve kullanılan modülleri optimize edin.
6. Kodunuzu Profil Edin
Python’da performans sorunlarını tespit etmek için profil oluşturmak çok önemlidir. Profil oluşturduğunuzda, hangi kod satırlarının ne kadar zaman aldığını görebilir ve odaklanmanız gereken alanları keşfedebilirsiniz.
Öneri: Python’un yerleşik `cProfile` modülünü kullanarak kodunuzu analiz edin.
import cProfile
def slow_function():
# slow code here
pass
cProfile.run('slow_function()')
7. Asenkron Programlama Kullanın
Python’daki asenkron programlama teknikleri, uygulamanızın aynı anda birden fazla işlemi yapabilmesini sağlar. Bu, özellikle IO-bound (girdi/çıktı odaklı) işlemler için büyük performans artışları sağlar.
Öneri: `asyncio` ve `await` kullanarak programınızı asenkron hale getirin.
8. Döngüleri Optimizasyonla İyileştirin
Döngüler, genellikle programların en fazla zaman harcadığı bölümlerdir. Döngülerinizi optimize etmek, büyük veri setlerinde bile performansınızı artırabilir.
Öneri: `map()`, `filter()` gibi fonksiyonları kullanarak döngülerinizi optimize edebilirsiniz.
9. Python’ın Yerleşik Fonksiyonlarını Kullanın
Python, optimize edilmiş yerleşik fonksiyonlar sunar. `min()`, `max()`, `sum()` gibi fonksiyonlar, manuel hesaplamalara göre daha hızlı çalışır.
Öneri: Listeler ve diziler üzerinde manuel işlem yapmadan önce Python’un yerleşik fonksiyonlarını gözden geçirin.
10. Paralel Programlamadan Faydalanın
Python, tek çekirdek üzerinde çalışır, ancak bazı durumlarda paralel programlama kullanarak bu sınırlamayı aşabilirsiniz. Özellikle çok çekirdekli işlemcilerde paralel işlem yaparak hız elde edebilirsiniz.
Öneri: `multiprocessing` modülünü kullanarak paralel işlem yapabilirsiniz.
from multiprocessing import Pool
def square_number(n):
return n ** 2
with Pool(4) as p:
print(p.map(square_number, [1, 2, 3, 4, 5]))
Sonuç
Python kodlarınızda performans iyileştirme yapmak, yalnızca daha hızlı programlar yazmanızı sağlamaz, aynı zamanda kullanıcı deneyimini de iyileştirir. Yukarıda paylaşılan 10 ipucu ile kodunuzu optimize edebilir ve Python’daki en yaygın yavaşlama sorunlarını çözebilirsiniz. Unutmayın, küçük değişiklikler büyük farklar yaratabilir!
