Programmation PYTHON - Zenk - Security - Repository

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Techniques avancées
QUATRIÈME PARTIE
...
>>> timeit.Timer('func1()', 'from __main__ import func1').timeit(100)
12.883871078491211
>>> timeit.Timer('func2()', 'from __main__ import func2').timeit(100)
7.4781858921051025
Minimiser les appels et rapprocher le code
D’un point de vue interpréteur, tout appel à une fonction ou une méthode nécessite
de faire une recherche dans le contexte local et/ou global. Si cette fonction est un
attribut d’un objet du contexte, une recherche dans l’attribut __dict__ de l’objet en
question est de plus nécessaire, et ainsi de suite.
Pour résumer, plus le code est éloigné et éparpillé, plus son accès est coûteux.
Pour les hot spots, c’est-à-dire les portions de code à optimiser d’urgence, minimiser
les accès à du code externe est un exercice très rentable. Une des méthodes consiste à
regrouper des fonctions dans une seule et même fonction, en agrégeant si nécessaire
les données utilisées en un seul ensemble de paramètres.
L’exemple ci-dessous est le plus simple, mais le plus parlant : dans une fonction, une
boucle appelle à chaque itération une autre fonction. On repousse cette boucle dans
la fonction, qui prend alors en charge la séquence d’éléments au lieu de ne travailler
que sur un seul élément. On passe dans ce cas à un seul appel extérieur.
Fédération de code
>>> import timeit
>>> def version1(element):
... return element.upper()
...
>>> def version2(elements):
... elements[:] = [element.upper() for element in elements]
...
>>> def code_appelant1():
... liste = ['azerty', 'qwerty', 'peu importe']
... for i in range(5):# pour faire une liste + grosse
... liste = liste + liste
... return [version1(phrase) for phrase in liste]
...
>>> def code_appelant2():
... liste = ['azerty', 'qwerty', 'peu importe']
... for i in range(5): # pour faire une liste + grosse
... liste = liste + liste
... version2(liste)
... return liste
...