#41: Strategien zur Performance-Optimierung in Python

Mit welchen Strategien können Entwickler*innen und Data
Scientists die Laufzeit von Python Code verringern? Wir
diskutieren warum Performance-Optimierung überhaupt notwendig ist
und was das genau bedeutet. Anschließend gehen wir auf häufige
Engpässe und verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Effizienz,
wie Profiling, Refactoring-Techniken und Parallelisierung
ein. 


 


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