Оптимизация кода: просто о главном

31.03.2025

Хороший код должен не только работать, но и делать это быстро. Вот ключевые моменты, которые помогут ускорить программу без лишней сложности.

---

1. Что дает оптимизация?

• Ускорение работы – программа меньше "тормозит".

• Экономия памяти – меньше нагружает компьютер.

• Проще масштабировать – код легче дорабатывать.

---

2. 3 главных способа оптимизации

① Убираем лишнее в циклах

Если внутри цикла есть повторяющиеся вычисления – выносим их наружу:

# Было (медленно):  
for i in range(100000):  
    result = x * 2 + 5  # Считает одно и то же  

# Стало (быстрее):  
temp = x * 2 + 5  
for i in range(100000):  
    result = temp  

② Выбираем правильные структуры данных

• Нужен быстрый поиск? set или dict вместо list.

• Часто удаляете первый элемент? collections.deque работает быстрее.

③ Используем кеширование

Если функция вызывается с одинаковыми аргументами много раз – сохраняем результат:

from functools import lru_cache  

@lru_cache  
def heavy_calculation(x):  
    # Долгие вычисления  
    return result  

---

3. Когда это нужно?

• Не оптимизируйте заранее – сначала сделайте рабочий вариант.

• Замеряйте скорость (например, timeit в Python) – улучшайте только "узкие места".

Главное правило: Чистый и понятный код важнее микрооптимизаций. Ускоряйте только там, где это реально нужно.