#performance
15 éléments
dataclasses: slots pour mémoire et vitesse
Réduire l'empreinte mémoire et accélérer l'accès aux attributs.
heapq: top-k éléments rapidement
Obtenir les k plus grands/petits sans trier toute la liste.
mmap: lire un gros fichier partiellement
Accéder à des segments de fichier sans tout charger en mémoire.
os.sendfile: copie de fichier zéro-copie (Unix)
Copier efficacement entre des descripteurs de fichiers sans buffer utilisateur.
Numba @njit: accélérer une boucle Python
compiler une fonction numérique pour gagner en vitesse
Numba parallèle: prange et nopython
activer le parallélisme et le mode nopython pour vectoriser des boucles
python: regex compilées
Précompiler pour réutilisation rapide.
pandas: apply vs vectorisé (benchmark)
Comparer apply ligne par ligne vs opérations vectorisées.
mount.nfs: options utiles performance/sécurité
Monter un export NFS avec versions, timeouts, noexec/nosuid et tailles de bloc ajustées.
parallel: exécuter des commandes en parallèle
Utiliser GNU parallel pour paralléliser des tâches avec contrôle du nombre de jobs et logs.
git: sparse-checkout partiel pour monorepo
Cloner ou réduire un dépôt pour ne récupérer que les dossiers utiles: rapide, léger, idéal pour gros repos.
ssh: multiplexage de connexions rapide
Réutiliser une connexion SSH pour accélérer ssh/scp/git, avec keepalive et sécurité.