Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse zur Steigerung der Ausführungsgeschwindigkeit und Effizienz von Python3-Anwendungen.
Grundlagen der Performance-Optimierung in Python3- Nutzung von Variablen und Datentypen effizient, um Speicher- und Laufzeit-Optimierungen zu erreichen
- Einsatz von Kontrollstrukturen effektiv, um den Codefluss zu optimieren
Objektorientierte Programmierung für effizientes Coding
- Erstellen von Klassen und Objekten, um modularen Code zu fördern, der leicht zu optimieren ist
- Vererbung und Polymorphismus verwenden, um redundanten Code zu vermeiden und die Wartbarkeit zu erhöhen
Datenstrukturen und -verarbeitung
- Verwenden von effizienten Datenstrukturen wie Sets und Dictionaries zur schnellen Datenverarbeitung
- Nutzung von Bibliotheken wie NumPy für rechenintensive Operationen, die optimierte Berechnungen erfordern
Fehlermanagement und Debugging
- Implementierung von Try-Except-Blöcken zur robusten Fehlerbehandlung, um Performance-Verluste durch Laufzeitfehler zu minimieren
- Debugging-Tools einsetzen, um Performance-Engpässe schnell zu identifizieren und zu beseitigen
Best Practices für effiziente Entwicklung
- Verwendung von Code-Optimierungstechniken und Profiling-Tools, um Engpässe im Code zu identifizieren
- Einhaltung von Coding-Standards und Einsatz von Refactoring, um langfristig effiziente und gut wartbare Lösungen sicherzustellen