M

MLOG

ಕನ್ನಡ

ಸೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ. ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸುಲಭ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಸಿ ಯ ವೇಗದ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ.

ಪೈಥಾನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಸೈಥಾನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್, ತನ್ನ ಸುಲಭ ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದರ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟೆಡ್ ಸ್ವಭಾವವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸೈಥಾನ್ ಬರುತ್ತದೆ, ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸುಲಭ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಸಿ ಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ವೇಗದ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಸೈಥಾನ್ ಎಂದರೇನು?

ಸೈಥಾನ್ ಒಂದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸೂಪರ್‌ಸೆಟ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಐಚ್ಛಿಕ ಸಿ-ರೀತಿಯ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಲರೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಸೈಥಾನ್ ಕಂಪೈಲರ್ ಈ ಕೋಡನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಸಿ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಎಕ್ಸ್‌ಟೆನ್ಶನ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಆಗಿ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪುನಃ ಬರೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಸೈಥಾನ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು:

ಸೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು

ಸೈಥಾನ್ ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ನೀವು ಅದನ್ನು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಪಿಪ್ ಬಳಸುವುದು:

pip install cython

ನಿಮಗೆ GCC (ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಿನಕ್ಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ) ಅಥವಾ ವಿಂಡೋಸ್‌ಗಾಗಿ MinGW ನಂತಹ C ಕಂಪೈಲರ್ ಕೂಡ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. macOS ನಲ್ಲಿ Xcode ಕಮಾಂಡ್ ಲೈನ್ ಟೂಲ್ಸ್ ಕಂಪೈಲರ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಪೈಲರ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆ: ಫೈಬೊನಾಕಿ ಸರಣಿ

ಫೈಬೊನಾಕಿ ಸರಣಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವಂತಹ ಒಂದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸೈಥಾನ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸೋಣ. ಮೊದಲಿಗೆ, ಶುದ್ಧ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ರಚಿಸೋಣ:

# fibonacci.py
def fibonacci(n):
 a, b = 0, 1
 for i in range(n):
 a, b = b, a + b
 return a

ಈಗ, ಅದೇ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ ಸೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ರಚಿಸೋಣ:

# fibonacci.pyx
def fibonacci(int n):
 cdef int a = 0, b = 1, i
 for i in range(n):
 a, b = b, a + b
 return a

ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ: ನಾವು cdef ಬಳಸಿ ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಲರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಇದು a, b, ಮತ್ತು i ಅನ್ನು ಸಿ ಇಂಟಿಜರ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸೈಥಾನ್‌ಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷ ಗಣನೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಸೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವುದು

ಸೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು, ನಾವು setup.py ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ:

# setup.py
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
 ext_modules = cythonize("fibonacci.pyx")
)

ನಂತರ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಮಾಂಡ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ:

python setup.py build_ext --inplace

ಇದು fibonacci.so (ಅಥವಾ ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ .pyd) ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪೈಥಾನ್ ಎಕ್ಸ್‌ಟೆನ್ಶನ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಆಗಿದೆ. ಈಗ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೈಥಾನೈಸ್ಡ್ ಫೈಬೊನಾಕಿ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಇಂಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಿ ಬಳಸಬಹುದು.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡುವುದು

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು, ಒಂದು ಸರಳ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸೋಣ:

# benchmark.py
import time
import fibonacci # This will import the .py if the .so/.pyd doesn't exist
import fibonacci as cy_fibonacci # Force use of .so/.pyd if it exists

# Create a dummy file if the compiled version is not available to prevent errors
try:
 cy_fibonacci.fibonacci(1) # attempt to use the compiled module
except AttributeError:
 cy_fibonacci = fibonacci # revert to the Python implementation

n = 30

start_time = time.time()
result = fibonacci.fibonacci(n)
end_time = time.time()
python_time = end_time - start_time

start_time = time.time()
result = cy_fibonacci.fibonacci(n)
end_time = time.time()
cython_time = end_time - start_time

print(f"ಪೈಥಾನ್ ಫೈಬೊನಾಕಿ({n}) ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯ: {python_time:.4f} ಸೆಕೆಂಡುಗಳು")
print(f"ಸೈಥಾನ್ ಫೈಬೊನಾಕಿ({n}) ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯ: {cython_time:.4f} ಸೆಕೆಂಡುಗಳು")
print(f"ವೇಗವರ್ಧನೆ: {python_time / cython_time:.2f}x")

ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿದರೆ ಸೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 10 ಪಟ್ಟು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು. ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಸೈಥಾನ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.

ಸುಧಾರಿತ ಸೈಥಾನ್ ತಂತ್ರಗಳು

ಮೂಲಭೂತ ಟೈಪ್ ಡಿಕ್ಲರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಸೈಥಾನ್ ಮತ್ತಷ್ಟು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

1. ಸಮಾನಾಂತರತೆಗಾಗಿ `nogil` ಬಳಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಲಾಕ್ (GIL) ಮಲ್ಟಿಥ್ರೆಡೆಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸೈಥಾನ್ ನಿಮಗೆ nogil ಕೀವರ್ಡ್ ಬಳಸಿ GIL ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

# parallel_task.pyx
from cython.parallel import prange

cdef void my_parallel_task(int num_iterations) nogil:
 cdef int i
 for i in prange(num_iterations):
 # Perform computationally intensive task here
 pass

cython.parallel ನಿಂದ prange ಫಂಕ್ಷನ್, ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ range ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ ಸಮಾನಾಂತರ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

2. ದಕ್ಷ ಅರೇ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮೆಮೊರಿ ವ್ಯೂಸ್

ಸೈಥಾನ್‌ನ ಮೆಮೊರಿ ವ್ಯೂಗಳು ಅರೇಗಳನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಅವು ನಿಮಗೆ NumPy ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮೆಮೊರಿ ಬಫರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನಗತ್ಯ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸದೆಯೇ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.

# memory_views.pyx
import numpy as np

cdef double[:] process_array(double[:] arr):
 cdef int i
 for i in range(arr.shape[0]):
 arr[i] = arr[i] * 2
 return arr

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು NumPy ಅರೇಯನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು double[:] ಮೆಮೊರಿ ವ್ಯೂವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

3. C/C++ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸಿಂಗ್

ಸೈಥಾನ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ C/C++ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಸೈಥಾನ್ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ C ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಘೋಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪೈಥಾನ್‌ನಿಂದ ಕರೆಯಬಹುದು.

# c_integration.pyx
cdef extern from "math.h":
 double sqrt(double x)

def python_sqrt(x):
 return sqrt(x)

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು C ಯ math.h ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದ sqrt ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಕರೆಯುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸೈಥಾನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಸೈಥಾನ್‌ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಸೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ:

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಣಕಾಸು ವಲಯದಲ್ಲಿ, ರಿಸ್ಕ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಆಯ್ಕೆ ಬೆಲೆಗಾಗಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಲಂಡನ್, ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್, ಅಥವಾ ಸಿಂಗಾಪುರದಲ್ಲಿನ ತಂಡವು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸಮಯವನ್ನು ಗಂಟೆಗಳಿಂದ ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಇಳಿಸಲು ಸೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಗಣನೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಟೋಕಿಯೊ ಅಥವಾ ಬರ್ಲಿನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸಂಶೋಧಕರು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ವೇಗದ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಸೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು

ಸೈಥಾನ್ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇತರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ:

ತೀರ್ಮಾನ

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾದಾಗ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಸೈಥಾನ್ ಒಂದು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಸಿ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಸೈಥಾನ್ ನಿಮಗೆ ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸುಲಭ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವೇಗವರ್ಧನೆಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಗಣನೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವೆಬ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸೈಥಾನ್ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಲು, ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸೈಥಾನ್‌ನ ಸುಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಜಗತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಸೈಥಾನ್ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.