Performanten Python-Code schreiben- Profiling und Optimierung

Performanten Python-Code schreiben: Profiling und Optimierung

Ein praxisnaher Leitfaden zur Messung, Analyse und Beschleunigung von Python-Anwendungen

Inhaltsverzeichnis

Kapitel 1: Was bedeutet „performanter Code“ in Python?

• Laufzeit, Speicherverbrauch, CPU-Zeit
• Wann ist Optimierung notwendig – und wann nicht?
• Performance-Ziele definieren
• Überblick: Bottlenecks erkennen und gezielt verbessern

Kapitel 2: Zeitmessung und erste Analyse

• Schnelles Timing mit time und timeit
• Funktionsweise von timeit.repeat() und Timer()
• Mini-Projekt: Vergleich von zwei Sortierstrategien

Kapitel 3: Code-Profiling in der Praxis

• cProfile und profile verwenden
• Ergebnisse lesen: Funktionszeit, Aufrufanzahl
• pstats zur Auswertung
• Mini-Projekt: Engpass in einem Berechnungsmodul finden

Kapitel 4: Speicherprofiling und Lecksuche

• sys.getsizeof(), pympler, memory_profiler, tracemalloc
• Snapshots erstellen und vergleichen
• Mini-Projekt: Speicherfresser in Datenverarbeitung aufspüren

Kapitel 5: Datenstrukturen und Algorithmen bewusst wählen

• list, set, dict, tuple: Unterschiede in Performance
• Zeitkomplexität typischer Operationen
• Mini-Projekt: Optimierter Datenscan mit richtigen Strukturen

Kapitel 6: Schleifen, Comprehensions und Generatoren

• Schleifen effizient schreiben
• map(), filter() vs. List Comprehensions
• Speicher und Performance bei Generatoren
• Mini-Projekt: Textanalyse mit Generator-Pipeline

Kapitel 7: Funktionen und Modularisierung optimieren

• Redundanzen vermeiden
• Lokale vs. globale Variablen
• Funktionsaufrufkosten und Caching
• Mini-Projekt: Memoization für rechenintensive Aufgaben

Kapitel 8: Caching und Wiederverwendung

• functools.lru_cache für Funktions-Cache
• Ergebnisse speichern statt neu berechnen
• Strategien für ID- oder Objekt-Caching
• Mini-Projekt: Optimiertes API-Request-Modul mit Cache

Kapitel 9: Parallelisierung und Asynchronität

• IO-bound: asyncio, aiohttp
• CPU-bound: multiprocessing, ProcessPoolExecutor
• Aufgaben parallel und effizient ausführen
• Mini-Projekt: Bildersammlung parallel verarbeiten

Kapitel 10: Best Practices für nachhaltige Performance

• Testing und Benchmarking kombinieren
• Logging mit Zeit- und Speichernutzung
• Dokumentieren, messen, vergleichen
• Mini-Projekt: Analyse, Refactoring und Benchmark einer alten Codebasis

Anhang A: Übersicht nützlicher Performance-Tools

• timeit, cProfile, line_profiler, memory_profiler, tracemalloc, pympler, py-spy

Anhang B: Komplexitätstabelle häufig genutzter Python-Operationen

• Nachschlagewerk: Listen, Dictionaries, Mengen, Strings

Anhang C: Übungsaufgaben mit Lösungen

• Langsame Funktionen analysieren
• Datenstruktur verbessern
• Speicherprofil mit tracemalloc auswerten
• Lösungen mit Schritt-für-Schritt-Erklärung