Trong lập trình Python, hiệu suất là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng ứng dụng. Dù Python nổi bật với tính dễ đọc và sự linh hoạt, nhưng đôi khi hiệu suất của nó có thể không đạt yêu cầu trong các ứng dụng phức tạp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá 10 kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất, giúp bạn cải thiện tốc độ và hiệu quả của các ứng dụng Python, từ cơ bản đến nâng cao.

1. Gói gọn biến

Gói gọn biến giúp tiết kiệm bộ nhớ bằng cách gom nhiều dữ liệu vào cùng một nhóm. Cách này rất quan trọng khi tốc độ truy cập bộ nhớ ảnh hưởng nhiều đến hiệu suất, chẳng hạn như trong việc xử lý dữ liệu lớn. Khi dữ liệu liên quan được gom chung, CPU có thể truy cập nhanh hơn, giúp tăng tốc độ lấy dữ liệu.

Ví dụ:

import struct

# Packing two integers into a binary format
packed_data = struct.pack('ii', 10, 20)

# Unpacking the packed binary data
a, b = struct.unpack('ii', packed_data)

Trong ví dụ này, việc sử dụng mô-đun struct giúp gói các số nguyên vào định dạng nhị phân nhỏ gọn, làm cho quá trình xử lý dữ liệu hiệu quả hơn.

2. Bộ nhớ lưu trữ vs. Bộ nhớ tạm (RAM)

Hiểu sự khác biệt giữa bộ nhớ lưu trữ (ổ đĩa) và bộ nhớ tạm (RAM) là rất quan trọng. Các thao tác trên RAM nhanh hơn nhưng không duy trì được dữ liệu khi tắt máy, trong khi bộ nhớ lưu trữ có thể lưu dữ liệu lâu dài nhưng chậm hơn. Trong các ứng dụng đòi hỏi hiệu suất cao, việc giữ dữ liệu được truy cập thường xuyên trong RAM và giảm thiểu việc đọc/ghi trên ổ đĩa là yếu tố quan trọng để tăng tốc độ.

Ví dụ:

import mmap

# Memory-mapping a file
with open("data.txt", "r+b") as f:
    mmapped_file = mmap.mmap(f.fileno(), 0)
    print(mmapped_file.readline())
    mmapped_file.close()

Các tệp được được liên kết với không gian bộ nhớ RAM để khi bạn truy cập vào RAM thì thực chất bạn đang làm việc với dữ liệu từ tệp đó mà không cần phải tải toàn bộ nó lên RAM. Điều này giúp xử lý dữ liệu nhanh hơn, đặc biệt với các tệp lớn.

3. Biến cố định độ dài vs. Biến thay đổi độ dài (Fixed-Length vs. Variable-Length Variables)

Biến cố định độ dài được lưu trữ trong một khối bộ nhớ liền kề, giúp truy cập và thao tác với dữ liệu nhanh hơn. Ngược lại, biến thay đổi độ dài cần thêm tài nguyên để quản lý việc cấp phát bộ nhớ động, có thể làm chậm các thao tác, đặc biệt trong các hệ thống thời gian thực.

Ví dụ: 

import array

# Using fixed-length array for performance
fixed_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

# Dynamic list (variable-length)
dynamic_list = [1, 2, 3, 4, 5]

Ở đây, array.array cung cấp một mảng có độ dài cố định, cho hiệu suất ổn định hơn so với các danh sách động.

4. Hàm nội bộ vs. Hàm công khai (Internal vs. Public Functions)

Hàm nội bộ (hàm riêng) là những hàm chỉ được sử dụng trong chính mô-đun nơi chúng được định nghĩa, thường được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu suất. Hàm công khai là những hàm được cung cấp để sử dụng từ bên ngoài và có thể bao gồm xử lý lỗi hoặc ghi log bổ sung, do đó có thể kém hiệu quả hơn một chút.

Ví dụ: 

def _private_function(data):
    # Optimized for internal use, with minimal error handling
    return data ** 2

def public_function(data):
    # Includes additional checks for external use
    if isinstance(data, int):
        return _private_function(data)
    raise ValueError("Input must be an integer")

Bằng cách đặt các phép toán nặng vào hàm riêng, bạn sẽ tối ưu hóa được hiệu suất của mã nguồn, đồng thời giữ các hàm công khai để đảm bảo an toàn và dễ sử dụng cho bên ngoài.

5. Bộ sửa đổi chức năng (Function Modifiers)

Trong Python, các decorator (trình trang trí) hoạt động như các bộ điều chỉnh hàm, cho phép bạn thêm chức năng trước hoặc sau khi hàm chính được thực thi. Điều này rất hữu ích cho các tác vụ như lưu trữ đệm, kiểm soát quyền truy cập, hoặc ghi log, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên qua nhiều lần gọi hàm.

Ví dụ:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
def compute_heavy_function(x):
    # A computationally expensive operation
    return x ** x

Sử dụng lru_cache như một decorator sẽ lưu trữ kết quả của các phép gọi hàm tốn kém, giúp cải thiện hiệu suất bằng cách tránh tính toán lại các kết quả đã có.

6. Sử dụng Thư viện

Sử dụng thư viện giúp bạn không phải làm lại từ đầu. Ví dụ, thư viện NumPy được viết bằng ngôn ngữ C và tối ưu hóa cho hiệu suất, nên khi cần xử lý các phép toán phức tạp, nó nhanh và hiệu quả hơn nhiều so với việc tự viết code Python từ đầu.

Ví dụ:

import numpy as np

# Efficient matrix multiplication using NumPy
matrix_a = np.random.rand(1000, 1000)
matrix_b = np.random.rand(1000, 1000)
result = np.dot(matrix_a, matrix_b)

Ở đây, hàm dot của NumPy được tối ưu hóa cho các phép toán ma trận, vượt trội hơn hẳn so với việc dùng vòng lặp lồng nhau trong Python thuần.

7. Rút gọn điều kiện (short-circuiting)

Rút gọn điều kiện (short-circuiting) giúp giảm bớt các phép kiểm tra không cần thiết, đặc biệt hữu ích khi các điều kiện phức tạp hoặc liên quan đến các thao tác tốn tài nguyên. Nó ngăn việc thực hiện các kiểm tra không cần thiết, từ đó tiết kiệm thời gian và công suất xử lý.

Vì các phép kiểm tra điều kiện sẽ dừng ngay khi tìm thấy giá trị thỏa mãn, bạn nên đặt các biến có khả năng kiểm tra đúng/sai cao nhất lên trước. Với các điều kiện OR (hoặc), hãy đặt biến có khả năng đúng cao nhất lên trước. Với các điều kiện AND (và), hãy đặt biến có khả năng sai cao nhất lên trước. Khi biến đó được kiểm tra xong, điều kiện có thể thoát mà không cần kiểm tra các giá trị còn lại.

Ví dụ:

def complex_condition(x, y):
    return x != 0 and y / x > 2  # Stops evaluation if x is 0

Trong ví dụ này, các toán tử logic của Python đảm bảo rằng phép chia chỉ được thực hiện khi x khác 0, ngăn chặn lỗi khi chạy chương trình và tránh các thao tác không cần thiết.

8. Giải phóng bộ nhớ

Trong các ứng dụng chạy lâu dài, đặc biệt là khi làm việc với các tập dữ liệu lớn, việc giải phóng bộ nhớ khi không còn cần thiết là rất quan trọng. Điều này có thể thực hiện bằng cách sử dụng del, gc.collect(), hoặc để các đối tượng tự động thoát khỏi phạm vi sử dụng.

Ví dụ:

import gc

# Manual garbage collection to free up memory
large_data = [i for i in range(1000000)]
del large_data
gc.collect()  # Forces garbage collection

Sử dụng gc.collect() đảm bảo bộ nhớ được thu hồi kịp thời, điều này rất quan trọng trong các môi trường bị giới hạn bộ nhớ.

9. Short Error Messages

Trong các hệ thống bị giới hạn về bộ nhớ hoặc băng thông như hệ thống nhúng hoặc ghi log trong các ứng dụng phân tán, thông báo lỗi ngắn có thể giảm thiểu tải trọng. Cách tiếp cận này cũng hữu ích trong các trường hợp cần ghi log lỗi trên quy mô lớn.

Ví dụ:

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Err: Div/0")  # Short, concise error message

Kỹ thuật này rất hữu ích trong các môi trường đòi hỏi hiệu quả tài nguyên cao, như các thiết bị IoT hoặc hệ thống giao dịch tần suất cao.

10. Tối ưu hóa vòng lặp

Vòng lặp thường gây ra sự không hiệu quả, đặc biệt khi làm việc với các tập dữ liệu lớn. Bạn có thể cải thiện hiệu suất bằng cách giảm số lần lặp, đơn giản hóa logic bên trong vòng lặp, hoặc sử dụng các phép toán vector hóa.

Ví dụ:

import numpy as np

# Vectorised operation with NumPy
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Instead of looping through elements
result = array * 2  # Efficient, vectorised operation

Vector hóa loại bỏ việc sử dụng vòng lặp rõ ràng, tận dụng các cách tối ưu hóa cấp thấp để thực thi nhanh hơn.

Lời kết

Áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất trong Python không chỉ giúp cải thiện tốc độ thực thi mà còn nâng cao khả năng xử lý của ứng dụng. Bằng cách thực hiện những mẹo này, bạn có thể giảm thiểu thời gian chờ đợi và tăng cường trải nghiệm người dùng. Hãy bắt đầu áp dụng những kỹ thuật này vào dự án của bạn để thấy sự khác biệt rõ rệt!

Nguồn: James Ononiwu

VietnamWorks inTECH

TẠO TÀI KHOẢN MỚI: XEM FULL “1 TÁCH CODEFEE” - NHẬN SLOT TƯ VẤN CV TỪ CHUYÊN GIA - CƠ HỘI RINH VỀ VOUCHER 200K