Si e profiloni dhe optimizoni performancën e Python?

Question

Accepted Answer

Optimizimi i Python fillon me **profilimin për të gjetur pengesën reale** — kurrë duke supozuar. Natyra e interpretuar dhe dinamike e Python e bën atë më të ngadaltë se gjuhët e kompajluara, kështu që optimizimi përqendrohet në algoritme më të mirë, shfrytëzimin e bibliotekave të mbështetuara nga C, dhe reduktimin e ngarkesës së interpretuesit në shtigjet e nxehtë.

## Profiloni fillimisht

```python
import cProfile
cProfile.run("my_function()")   # shows time spent per function call

# line-level profiling (third-party)
# pip install line_profiler → @profile decorator → kernprof -l -v script.py
```

```bash
python -m cProfile -s cumtime script.py   # sort by cumulative time → find hotspots
```

Profilimi zbëlon *ku* shkon aktivisht koha, kështu që optimizoni 20% e kodit që ka rëndësi — jo supozime të rastësishme.

## Fitimi më i madh: algoritme më të mirë dhe struktura të dhënash

```python
# ❌ O(n) membership test in a list — slow for large data
if item in my_list: ...          # scans every element

# ✅ O(1) membership test in a set/dict
if item in my_set: ...           # hash lookup — dramatically faster at scale
```

Përmirësimet algoritmike (struktura e duhur e të dhënave, shmangia e modeleve O(n²)) zakonisht tejkalojnë micro-optimizime — një kërkesë në set kundrejt skanimit të listës mund të jetë disa rende madhësie më e shpejtë.

## Përdorni biblioteka të mbështetuara nga C për punën numerike të rëndë

```python
# ❌ pure-Python loop over millions of numbers — slow (interpreter overhead per element)
result = [x * 2 for x in big_list]

# ✅ NumPy does it in optimized C, vectorized — far faster
import numpy as np
result = np.array(big_list) * 2
```

Për punën numerike/të dhënash, biblioteka si **NumPy/pandas** ekzekutojnë unazat e rënda në C (duke lëshuar GIL), duke tejkaluar ndjeshëm unazat e pastra të Python.

## Teknika të tjera optimizimi

```text
✓ Caching/memoization: @functools.lru_cache for repeated expensive calls
✓ Use built-ins (sum, map, sorted) — implemented in C, faster than manual loops
✓ Use generators for large data (avoid building huge lists in memory)
✓ Use local variables in hot loops (local lookup is faster than global/attribute)
✓ Use __slots__ to reduce per-object memory for many instances
✓ For CPU parallelism: multiprocessing (bypass the GIL)
✓ Last resort: rewrite hotspots in C / Cython / Rust (PyO3), or try PyPy
```

## Shembulli i memorizimit

```python
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    return n if n < 2 else fib(n-1) + fib(n-2)   # memoized → exponential becomes linear
```

## Mos optimizoni në mënyrë premature

```text
"Premature optimization is the root of all evil." Write clear code first,
profile to find real bottlenecks, then optimize those specifically.
```

## Pse ka rëndësi

Rrelativiteti i ngadalësisë së Python e bën ndërgjegjësimin e performancës me vlerë, por optimizimi efektiv është **disiplinor**: profiloni fillimisht (cProfile/line_profiler) për të gjetur pengesën e vërtetë, pastaj aplikoni zgjidhjen me levë më të lartë — zakonisht një algoritëm/strukturë të dhënash më të mirë (kërkimet O(n) → O(1)), biblioteka të mbështetuara nga C (NumPy/pandas) për punën numerike, memorizim për llogaritjet e përsëritura, dhe të integruara/gjeneratorë për efikasitet.

Dija e këtyre teknikave — dhe parimi i matjes përpara optimizimit në vend të supozimit ose micro-optimizimit prematur — është ajo që ju lejon të bëni Python mjaft të shpejtë ku ka rëndësi ndërsa e mbani kodin të qartë kudo tjetër.