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http://www.python.org/doc/essays/list2str.html
conclusion 부분에 python에서 optimization 을 할 때 참고할 사항이 있다.
대략 요약하면 아래와 같다.
- 증명된 속도저하부분(proven speed bottleneck) 만 optimize 하자. / 가자안쪽의 loop 만 최적화하자.
- bytecode 명령어 와 변수 look-up 은 부하가 크다.
- 고유연산(instrinsic operation) 을 사용하자.
- python으로 짜여진 함수의 호출을 피하자.
- global 변수보다 local 변수가 빠르다. python 에선 global 또는 built-in function의 이름도 변수다.
- built-in function 을 사용할 수 있는 경우라면, 그냥 loop 을 쓰기보단 map(), fileter() 또는 reduce() 함수를 이용하자.
- 4의배수에 관해 check 해보자. 명심할 것은 복잡한 algorithm 에서는 N 값이 클때만 효력이 있다.
- 일단 python의 profile module 을 가지고 data 를 모아라.
그리고 time comsumption 을 측정할 수 있는 function 도 있다.
built-in function 목록
built-in functions : http://docs.python.org/library/functions.html
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