Introduction
L'article présente une étude approfondie des performances de Python, en se concentrant sur les nombres et les opérations de base qui sont essentielles pour les développeurs. Les résultats sont présentés sous forme de tableaux et de graphiques pour faciliter la compréhension.
Contexte Technique
Les benchmarks ont été effectués sur un système spécifique, mais les résultats sont présentés de manière relative pour permettre aux développeurs de comparer les performances de leurs propres systèmes. Les tests portent sur des opérations telles que l'ajout d'éléments à une liste, l'ouverture de fichiers, les opérations arithmétiques, les opérations sur les chaînes de caractères, etc. Les résultats montrent que les objets Python ont un coût en mémoire significatif, même les listes vides qui utilisent 56 bytes.
Analyse et Implications
L'analyse des résultats montre que les recherches dans les dictionnaires et les ensembles sont extrêmement rapides, avec un temps d'accès moyen de O(1), tandis que les vérifications de membership dans les listes sont beaucoup plus lentes, avec un temps d'accès de O(n). Les résultats montrent également que les bibliothèques JSON alternatives comme orjson et msgspec sont 3-11 fois plus rapides que la bibliothèque JSON standard. De plus, la création et l'attente de coroutines ont un coût mesurable, ce qui signifie que l'utilisation de l'asynchronisme ne devrait être utilisée que lorsque la concurrence est nécessaire.
Perspective
Les résultats de cette étude offrent une perspective intéressante sur les performances de Python et les compromis entre la mémoire et la vitesse. Les développeurs peuvent utiliser ces informations pour optimiser leurs propres applications et choisir les structures de données et les bibliothèques les plus appropriées pour leurs besoins. Cependant, il est important de noter que les performances peuvent varier en fonction du système et de l'environnement spécifiques, il est donc important de effectuer des tests et des benchmarks pour obtenir des résultats précis.