دليل شامل لتحسين كود بايثون

لقد أكد اعتمادنا المتزايد على التكنولوجيا على أهمية تعلم لغات البرمجة. ومن بينها، احتلت لغة بايثون مكانة فريدة بسبب بساطتها وتعدد استخداماتها، مما يجعلها مفضلة لدى المبتدئين والخبراء على حد سواء.

ما هو تحسين كود بايثون؟

يشير تحسين كود بايثون في الأساس إلى عملية تعديل الكود الخاص بك لجعله أكثر كفاءة أو فعالية. بعبارة أخرى، تحاول تحسين أداء الكود الخاص بك وسرعته، بالإضافة إلى الذاكرة التي يستخدمها.

يساعد تحسين كود بايثون في تشغيل تطبيقك وتمكينه من العمل بشكل أسرع وفي بعض الأحيان يحتاج إلى موارد أقل. فهو يضمن تنفيذ الكود بشكل أفضل بكثير من ذي قبل، وبالتالي تحسين تجربة المستخدم والأداء العام لتطبيقك.

لماذا يجب علي أن أتعلمه؟

باعتبارك مبرمجًا للغة بايثون، من الضروري أن تفهم كيفية تحسين الكود الخاص بك، حيث يساعد ذلك في تقديم منتج أسرع وأكثر موثوقية ويستخدم موارد أقل. ولا يعمل ذلك على تحسين سيرتك الذاتية فحسب، بل يمكنه أيضًا مساعدتك في استكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحسين المشاريع الحالية أو العمل في بيئات عالية المخاطر حيث تكون الكفاءة هي المفتاح.

كلما تعمقت في هذا الدرس، ستتعرف على العديد من تقنيات التحسين شائعة الاستخدام، من خلال الأمثلة الجذابة وآليات اللعبة، إلى جانب سبب فائدتها.

هل أنت مستعد لتعزيز مهاراتك في بايثون؟ دعنا نرفع من مستوى أدائك.

استخدم الوظائف المدمجة

الوظائف المدمجة محسّنة للغاية وأسرع مقارنة بكتابة هياكل التعليمات البرمجية الخاصة بك. انظر المثال أدناه:

# Non-optimized code
def square_numbers(nums):
    result = []
    for i in nums:
        result.append(i*i)
    return result
# Optimized code using built-in function map()
def square_numbers(nums):
    return map(lambda x: x*x, nums)

استخدام فهم القائمة

تعتبر عملية فهم القائمة في Python طريقة أكثر تحسينًا لإنشاء القوائم مقارنة بنهج حلقة for العادية.

# Non-optimized code
nums = []
for x in range(1,11):
    nums.append(x*x)
# Optimized code using list comprehension
nums = [x*x for x in range(1,11)]

استخدام المتغيرات المحلية

تعتبر المتغيرات المحلية دائمًا أسرع في الوصول إليها من المتغيرات العالمية.

# Non-optimized code (global variable)
global_var = "global"
def test_func():
    for _ in range(100000):
        var = global_var
# Optimized code (local variable)
def test_func_opt():
    local_var = "local"
    for _ in range(100000):
        var = local_var

استخدام المولدات

تُعد المولدات طريقة رائعة لتحسين الذاكرة، حيث إنها تنتج عنصرًا واحدًا في كل مرة وبالتالي تستخدم ذاكرة أقل.

# Non-optimized code (list)
def firstn(n):
    num, nums = 0, []
    while num < n:
        nums.append(num)
        num += 1
    return nums
# Optimized code (generator)
def firstn_gen(n):
    num = 0
    while num < n:
        yield num
        num += 1

لاحظ أن هذه ليست سوى عدد قليل من تقنيات التحسين العديدة المتاحة. من خلال وضع هذه التقنيات في الاعتبار، يمكنك كتابة أكواد Python أنظف وأسرع وأكثر كفاءة. دعنا ننتقل إلى تقنيات التحسين الأكثر تقدمًا.

استخدام المجموعات وعمليات المجموعة

يتم تنفيذ العمليات مثل اختبارات العضوية بشكل أسرع على المجموعات مقارنة بالقوائم.

# Non-optimized code (list)
my_list = list(range(10000))
-1 in my_list   # this operation will consume more time
# Optimized code (set)
my_set = set(range(10000))
-1 in my_set     # faster operation

ربط السلسلة (Join)

عند العمل مع السلاسل، يكون استخدام الدالة المضمنة join() لربط السلاسل أكثر تحسينًا مقارنةً بعامل “+=“.

# Non-optimized code
s = 'Zenva'
for _ in range(10000):
    s += ' Academy'
# Optimized code
s = 'Zenva'
s = ''.join([' Academy' for _ in range(10000)])

استخدام الوحدات النمطية المدمجة

توفر وحدات بايثون المدمجة مثل itertools وcollections العديد من الدوال التي يمكنها تحسين أداء الكود. فيما يلي مثال باستخدام الدالة Counter() من وحدة collections.

# Non-optimized code (custom function)
def get_counts(seq):
    counts = {}
    for item in seq:
        if item in counts:
            counts[item] += 1
        else:
            counts[item] = 1
    return counts
# Optimized code (using Counter() from collections)
from collections import Counter
def get_counts_optimized(seq):
    return Counter(seq)

استخدام المتغيرات المحلية في الحلقات

عند العمل مع الحلقات، يكون من الأكثر كفاءة ربط المتغيرات المستخدمة في شروط امن خلال التركيز على تقنيات تحسين Python المتقدمة هذه، إلى جانب الأساسيات التي ناقشناها، يمكنك تحسين كفاءة كود Python وسرعة تنفيذه بشكل كبير. وهذا لا يساعد فقط في تحسين الحوسبة، بل يساعد أيضًا في الحفاظ على الذاكرة، مما يؤدي إلى تطبيق أكثر شمولاً ودقة. والعمليات الحسابية بالمتغيرات المحلية.

# Non-optimized code
def test_func(items):
    result = []
    append_result = result.append
    for item in items:
        append_result(item * 2)
    return result

من خلال التركيز على تقنيات تحسين Python المتقدمة هذه، و إلى جانب الأساسيات التي ناقشناها، يمكنك تحسين كفاءة كود Python وسرعة تنفيذه بشكل كبير. وهذا لا يساعد فقط في تحسين الحوسبة، بل يساعد أيضًا في الحفاظ على الذاكرة، مما يؤدي إلى تطبيق أكثر شمولاً ودقة.

إن الغوص في عالم برمجة بايثون يوفر لك رحلة مثيرة في مجالات التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وتطوير الألعاب. باستخدام تقنيات تحسين كود بايثون التي تعلمتها اليوم، ستكون مجهزًا لكتابة كود فعال وفعال وقوي للغاية يمكنه نقل مشاريع بايثون الخاصة بك إلى آفاق جديدة.