من نحن؟

 

✍️ المقدمة:

رغم أن Python تُعرف بسهولة استخدامها وبنيتها البسيطة، فإنها ليست الأسرع من حيث الأداء، خصوصًا عند التعامل مع العمليات الحسابية المكثفة أو الحلقات التكرارية الكبيرة.
لكن لا داعي للقلق! فهناك العديد من الطرق لتحسين سرعة كود بايثون بشكل ملحوظ.
في هذا المقال، سنتعرف على أسباب بطء الأداء في بايثون، ونستعرض تقنيات عملية لتسريع الكود وتحقيق أفضل أداء ممكن.

⌚ المشكلة 1: الحلقات التكرارية البطيئة (For Loops)

✅ السبب:

Python ليست مثالية في تنفيذ الحلقات المتداخلة الكبيرة مقارنة بلغات مثل C أو Java.

✅ الحل:

استخدم التعبيرات الشاملة (Comprehensions) بدل الحلقات التقليدية:

# بدل هذا:
squares = []
for i in range(10000):
    squares.append(i * i)

# استخدم هذا:
squares = [i * i for i in range(10000)]

الفرق في الأداء قد يصل إلى ضعف السرعة أو أكثر.

🧮 المشكلة 2: العمليات الحسابية البطيئة في البيانات الكبيرة

✅ السبب:

العمليات الحسابية التقليدية في بايثون تنفذ على مستوى المترجم وليس النظام.

✅ الحل:

استخدم مكتبات مثل NumPy التي تعتمد على تنفيذ C تحت الغطاء:

import numpy as np

arr = np.arange(100000)
squared = arr ** 2

هذه الطريقة أسرع بعشرات المرات من استخدام الحلقات.

🧪 المشكلة 3: استخدام المتغيرات داخل دوال كثيرة الاستدعاء

✅ السبب:

كل استدعاء دالة يحمل تكلفة تنفيذية في بايثون، خاصة إن كانت دوال صغيرة تُستدعى آلاف المرات.

✅ الحل:

• اجعل الكود أبسط قدر الإمكان دون الحاجة لكثرة التجزئة.

• استخدم التعابير المضمنة حيثما أمكن.

• أو استخدم @lru_cache من مكتبة functools لتخزين نتائج الدوال:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=1000)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

📦 المشكلة 4: كثرة التعامل مع الملفات أو الأقراص

✅ السبب:

القراءة والكتابة من الملفات ببطء، خاصة إذا كانت العمليات متكررة أو داخل حلقات.

✅ الحل:

• اقرأ الملفات دفعة واحدة إن أمكن:

with open('data.txt') as f:
    lines = f.readlines()

• تجنب كتابة ملف بعد كل عملية، بل اجمع البيانات واكتبها دفعة واحدة في النهاية.

🧪 المشكلة 5: استخدام الهياكل غير المناسبة للبيانات

✅ السبب:

قد يؤدي استخدام نوع بيانات غير مناسب إلى بطء في البحث أو التحقق أو التكرار.

✅ الحل:

• استخدم set بدلًا من list عند التحقق من وجود عنصر:

# أبطأ
if item in my_list:
    pass

# أسرع بكثير
if item in my_set:
    pass

• استخدم dict بدلًا من القوائم عند التعامل مع عمليات البحث السريع.

🧠 أدوات وتحسينات إضافية:

(الأداة)◄	(الفائدة)
(cProfile)◄	(لتحليل أداء الكود)
(timeit)◄	(لقياس وقت تنفيذ سطر معين)
(Numba)◄	(لتسريع الكود باستخدام JIT Compiler)
(multiprocessing)◄	(لتوزيع العمل على أكثر من معالج)
(asyncio)◄	(لتحسين أداء العمليات المتزامنة (مثل الشبكات والانتظار))

🧪 تجربة بسيطة لقياس التحسين:

⌚ الطريقة التقليدية:

import time
start = time.time()
sum = 0
for i in range(10000000):
    sum += i
print(time.time() - start)

⚡ باستخدام NumPy:

import time
import numpy as np
start = time.time()
sum = np.sum(np.arange(10000000))
print(time.time() - start)

الفرق في الوقت قد يصل إلى 10 أضعاف السرعة!

✅ الخاتمة:

السرعة ليست دائمًا أولوية، ولكن في مشاريع ضخمة أو تطبيقات تحتاج إلى أداء عالٍ، تحسين كود بايثون يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا.
باستخدام الأدوات المناسبة وفهم أسباب البطء، يمكن لأي مبرمج أن يجعل كوده أسرع وأكثر كفاءة — بدون التخلي عن بساطة بايثون.