Технологии и IT

Оптимизация памяти является одной из ключевых задач при разработке программ на Python, особенно в условиях ограниченных ресурсов или при обработке больших объемов данных. Эффективное управление памятью позволяет улучшить производительность приложений, снизить вероятность сбоев и значительно расширить возможности масштабирования. В данной статье рассмотрим основные техники и инструменты, которые помогут уменьшить потребление памяти в Python-проектах. Особенности управления памятью в Python Python использует

RabbitMQ — это система управления сообщениями с открытым исходным кодом, которая разработана для обеспечения обработки асинхронных задач с высокой надежностью и масштабируемостью. Она позволяет приложениям общаться между собой через обмен сообщениями, что особенно полезно в распределённых системах и микросервисной архитектуре. Использование RabbitMQ для асинхронной обработки задач позволяет значительно улучшить производительность системы, повысить её отказоустойчивость и обеспечить гибкость в масштабировании. Основные

В современном веб-разработке производительность приложения является ключевым фактором, напрямую влияющим на комфорт пользователя и успешность проекта. Одним из важных аспектов оптимизации является правильная работа с базами данных, в частности эффективное выполнение SQL-запросов. Веб-приложения на Python часто взаимодействуют с различными СУБД через ORM или напрямую, и оптимизация запросов позволяет снизить нагрузку на сервер, ускорить выдачу данных и избежать узких мест. В

Оптимизация производительности Python-кода является одной из ключевых задач при разработке современных приложений. Особенно это важно в сферах, где требуется высокая скорость обработки данных, параллельные вычисления или интенсивное взаимодействие с внешними ресурсами. В этой статье рассмотрим два основных подхода к повышению производительности — многопоточность и асинхронность. Мы разберём их особенности, сценарии применения, а также приведём практические рекомендации по использованию в Python.