https://www.vice.com/en/article/yp3vzj/this-bot-will-tweet-at-comcast-whenever-your-internet-is-slower-than-advertised
https://hypeplanner.com/blogs/instagram-follow-unfollow-strategy-for-instagram-growth/#:~:text=The%20follow%2Funfollow%20Instagram%20strategy,after%20a%20period%20of%20time
În această lecție din cursul nostru Python, ne vom concentra pe optimizarea performanței aplicațiilor noastre. Vom explora diferite tehnici și instrumente pentru a îmbunătăți viteza și eficiența codului nostru.
Un exemplu de tehnică de optimizare pe care o vom discuta este caching-ul. Caching-ul implică stocarea temporară a datelor frecvent utilizate pentru a evita accesarea repetată a lor de la sursa lor originală. Această tehnică poate îmbunătăți semnificativ performanța aplicațiilor noastre.
Un alt exemplu este vectorizarea, care implică reorganizarea codului nostru pentru a utiliza operații vectoriale în loc de iterație prin elemente individuale. Acest lucru poate fi util în special în cazul lucrului cu seturi mari de date.
În plus, vom discuta și despre metode pentru a măsura performanța codului nostru și pentru a identifica zonele care necesită optimizare.
În general, îmbunătățirea performanței aplicațiilor noastre poate fi crucială pentru a ne asigura că acestea rulează eficient și fără probleme. Prin aplicarea tehnicilor și instrumentelor pe care le vom explora în această lecție, putem face progrese semnificative în acest sens.