WTF?! Python è lento, lo sappiamo tutti. Ma quanto lento? E soprattutto, dove buttiamo via più cicli? Questo report (linkato alla fine) è una miniera d’oro di benchmark che smonta un sacco di miti e ci fa capire dove possiamo davvero fare la differenza.
Partiamo dalle basi: la memoria. Ragazzi, gli oggetti Python sono pesanti. Anche una lista vuota ti costa 56 byte! Sembra poco, ma sommati a milioni di oggetti, diventa un problema. E poi, dictionary e set sono *davvero* veloci per le lookup, mentre cercare in una lista è un incubo. Quindi, se devi fare tante ricerche, scegli la struttura dati giusta, ok?
Ma la vera sorpresa è la velocità di JSON. Il modulo `json` standard è… diciamo, un po’ datato. Alternative come `orjson` e `msgspec` sono 3-8 volte più veloci! Se lavori con dati JSON, non pensarci due volte: cambia libreria. Seriamente. È un guadagno enorme con uno sforzo minimo.
Passiamo all’async. Tutti amiamo l’async, vero? Concorrenza, reattività, tutto bello. Ma ha un costo. Creare e aspettare una coroutine non è gratis. Se non hai *davvero* bisogno di concorrenza, forse è meglio rimanere sul sync. A volte, la semplicità batte la complessità.
Un’altra chicca: `__slots__`. Questa è roba da nerd avanzato, ma funziona. Definendo esplicitamente gli attributi di una classe, risparmi un sacco di memoria (più del doppio in alcuni casi) con un impatto minimo sulle performance. Certo, hai un po’ meno flessibilità, ma se hai bisogno di ottimizzare, è un’arma potente.
E poi ci sono i dettagli: chiamare una funzione vuota costa pochissimo, aggiungere argomenti un po’ di più, ma il vero killer sono le eccezioni. Gestirle è costoso, quindi cerca di evitarle se possibile (sì, lo so, è facile a dirsi).
Cosa significa tutto questo per noi smanettoni? Che ottimizzare il codice Python è un gioco di dettagli. Non si tratta solo di algoritmi complessi, ma anche di scegliere le strutture dati giuste, usare le librerie più veloci e capire i costi nascosti delle diverse operazioni. E, soprattutto, misurare sempre! Non fidarti delle tue intuizioni, usa i benchmark per vedere cosa funziona davvero.
Insomma, Python può essere veloce se lo tratti bene. E questo report ci dà gli strumenti per farlo. Quindi, smettila di lamentarti della lentezza e inizia a ottimizzare!