Оптимизация в Python. Джейд Картер

этом примере мы создали функцию `example_function`, которая выполняет простое условное вычисление. Затем мы использовали модуль `dis` для анализа байт-кода этой функции. Результат анализа покажет вам, какие инструкции Python выполняются на самом низком уровне. Это может быть полезно, если вы хотите оптимизировать свой код, понимать, какие операции выполняются быстрее, и улучшить производительность вашей программы.

      Когда вы вызываете `dis.dis(example_function)`, модуль `dis` анализирует байт-код функции `example_function` и выводит информацию о каждой инструкции, которую эта функция выполняет на байт-кодовом уровне.

      Результат анализа будет включать в себя:

      1. Адрес инструкции (какой байт-код на какой позиции в байт-коде).

      2. Саму инструкцию (какая операция выполняется).

      3. Аргументы инструкции (если они есть).

      Это позволяет вам увидеть, какие операции выполняются внутри функции на самом низком уровне. Пример вывода может выглядеть примерно так:

      ```

      2 0 LOAD_FAST 0 (x)

      2 LOAD_FAST 1 (y)

      4 COMPARE_OP 0 (<)

      6 POP_JUMP_IF_FALSE 14

      8 LOAD_FAST 0 (x)

      10 LOAD_FAST 1 (y)

      12 BINARY_ADD

      14 STORE_FAST 2 (result)

      16 JUMP_FORWARD 4 (to 22)

      >> 18 LOAD_FAST 0 (x)

      20 LOAD_FAST 1 (y)

      >> 22 BINARY_SUBTRACT

      24 STORE_FAST 2 (result)

      26 LOAD_FAST 2 (result)

      28 RETURN_VALUE

      ```

      Этот вывод показывает, какие инструкции выполняются внутри функции `example_function` и в каком порядке. Это может помочь вам лучше понять, как работает ваш код на низком уровне и где можно провести оптимизации, если это необходимо.

      Модуль `dis` предоставляет множество инструментов для более глубокого анализа байт-кода, и он может быть полезным инструментом для разработчиков, заботящихся о производительности и оптимизации своих Python-приложений.

      14. Модуль `gc` (сборщик мусора)

      Модуль `gc` (сборщик мусора) – это важный инструмент в Python, который обеспечивает автоматическое управление памятью и сборку мусора. Сборка мусора – это процесс освобождения памяти, которая больше не используется вашей программой, чтобы предотвратить утечки памяти и оптимизировать работу приложения.

      Сборка мусора в Python происходит автоматически, и в большинстве случаев вам не нужно беспокоиться о ней. Однако модуль `gc` предоставляет инструменты для мониторинга и управления процессом сборки мусора, что может быть полезно в некоторых случаях.

      Пример использования модуля `gc`:

      ```python

      import gc

      # Включение сборки мусора (по умолчанию она включена)

      gc.enable()

      # Выполняем некоторую работу

      # Принудительно запускаем сборку мусора

      gc.collect()

      # Получаем статистику сборки мусора

      print("Статистика сборки мусора:")

      print(gc.get_stats())

      ```

      В этом примере мы импортировали модуль `gc`, включили сборку мусора с помощью `gc.enable()`, выполнили какую-то работу, а затем явно запустили сборку мусора с помощью `gc.collect()`. Мы также вывели статистику сборки мусора с помощью `gc.get_stats()`.

      Результат работы приведенного примера с использованием модуля `gc` может выглядеть примерно следующим образом:

      ```

      Статистика сборки мусора:

      [{'collections': 3, 'collected': 0, 'uncollectable': 0}, {'collections': 0, 'collected': 0, 'uncollectable': 0}, {'collections': 0, 'collected': 0, 'uncollectable': 0}]

      ```

      Этот вывод предоставляет