Techniques d'Optimisation de Code Python pour l'Épreuve Pratique NSI

Choisir les Structures de Données Appropriées

Le choix de la structure de données est crucial pour l'efficacité de votre code.

• Listes vs. Dictionnaires: Les listes sont efficaces pour stocker une séquence d'éléments, mais les dictionnaires sont plus rapides pour rechercher un élément par sa clé. Si vous devez rechercher souvent des éléments, utilisez un dictionnaire.
• Ensembles: Les ensembles sont utiles pour vérifier si un élément appartient à un ensemble et pour effectuer des opérations ensemblistes (union, intersection, différence).
• Tuples: Les tuples sont des listes immuables, ce qui les rend plus efficaces pour stocker des données qui ne doivent pas être modifiées.

Utiliser les Fonctions Intégrées de Python

Python propose de nombreuses fonctions intégrées optimisées pour des tâches courantes. Utiliser ces fonctions peut souvent améliorer les performances de votre code.

• map(), filter(), reduce(): Ces fonctions permettent d'appliquer une fonction à une liste d'éléments de manière concise et efficace.
• sorted(): Cette fonction permet de trier une liste de manière efficace.
• Compréhensions de liste: Les compréhensions de liste sont une manière concise et efficace de créer des listes à partir d'autres listes. Exemple: [x*2 for x in liste if x % 2 == 0]

Éviter les Boucles Inutiles

Les boucles peuvent être coûteuses en termes de performances. Essayez d'éviter les boucles inutiles en utilisant des fonctions intégrées ou des compréhensions de liste.

• Vectorisation: Utilisez des opérations vectorisées avec des bibliothèques comme NumPy pour effectuer des opérations sur des tableaux de données de manière efficace.
• Memoization: Si vous devez calculer la même valeur plusieurs fois, stockez-la dans un dictionnaire ou une structure de données similaire pour éviter de la recalculer.

Optimiser l'Utilisation de la Mémoire

L'utilisation de la mémoire peut également avoir un impact sur les performances de votre code.

• Générateurs: Utilisez des générateurs au lieu de listes pour traiter des données volumineuses. Les générateurs ne stockent pas toutes les données en mémoire, mais les génèrent au fur et à mesure.
• Supprimer les objets inutiles: Supprimez les objets inutiles de la mémoire en utilisant l'instruction del.
• Utiliser des types de données appropriés: Utilisez des types de données appropriés pour stocker les données. Par exemple, utilisez des entiers courts au lieu d'entiers longs si vous n'avez pas besoin de stocker des valeurs très grandes.

Profilage du Code

Le profilage du code permet d'identifier les parties du code qui sont les plus lentes et qui consomment le plus de ressources.

• Utiliser des outils de profilage: Utilisez des outils de profilage comme cProfile ou line_profiler pour mesurer le temps d'exécution de chaque fonction ou ligne de code.
• Identifier les points chauds: Identifiez les parties du code qui sont les plus lentes et concentrez vos efforts d'optimisation sur ces points chauds.

Ce qu'il faut retenir

• Choisir les structures de données appropriées: Listes, dictionnaires, ensembles, tuples.
• Utiliser les fonctions intégrées de Python: map(), filter(), reduce(), sorted(), compréhensions de liste.
• Éviter les boucles inutiles: Vectorisation, memoization.
• Optimiser l'utilisation de la mémoire: Générateurs, suppression des objets inutiles, types de données appropriés.
• Profilage du code: Utiliser des outils de profilage pour identifier les points chauds.