🚀 تحسين أداء Python: استخدام `enumerate` بكفاءة!

هل سئمت من كتابة عدادات يدوية في حلقات Python؟ دعنا نكتشف كيف يمكن لدالة `enumerate` أن تجعل كودك أنظف وأكثر كفاءة!

my_list = ['تفاحة', 'موزة', 'كرز']

for index, value in enumerate(my_list):
    print(f"العنصر رقم {index}: {value}")

# يمكنك تحديد قيمة بداية للعداد
for index, value in enumerate(my_list, start=1):
    print(f"العنصر رقم {index}: {value}")

تسمح لك دالة `enumerate` بالحصول على كل من الفهرس (index) والقيمة (value) لكل عنصر أثناء المرور على قائمة أو أي كائن قابل للتكرار. هذا يلغي الحاجة إلى تتبع الفهرس يدويًا، مما يجعل الكود أكثر قابلية للقراءة. يمكنك أيضًا تحديد قيمة بداية للعداد باستخدام المعامل `start`.

['#Python', '#برمجة', '#تعلم_البرمجة', '#PythonTips', '#enumerate', '#كود_نظيف']

🚀 تحسين أداء Python: استخدام `__slots__`

هل تعاني من استهلاك ذاكرة كبير في كائنات Python؟ اكتشف كيف يمكن لـ `__slots__` أن يساعدك في تحسين الأداء وتقليل استهلاك الذاكرة بشكل كبير!

class Point:
    __slots__ = ('x', 'y')

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

# بدون __slots__
class PointWithoutSlots:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

import sys

# مقارنة حجم الذاكرة
point1 = Point(1, 2)
point2 = PointWithoutSlots(1, 2)

print(f'حجم الذاكرة لكائن Point (مع __slots__): {sys.getsizeof(point1)} بايت')
print(f'حجم الذاكرة لكائن PointWithoutSlots (بدون __slots__): {sys.getsizeof(point2)} بايت')

عندما تنشئ كائنًا في Python بدون `__slots__`، يقوم Python بإنشاء قاموس (`__dict__`) لتخزين سمات الكائن. هذا يوفر مرونة ولكنه يستهلك ذاكرة إضافية. بتعريف `__slots__`، أنت تخبر Python بتخصيص مساحة ثابتة لكل سمة محددة، مما يلغي الحاجة إلى `__dict__` ويقلل بشكل كبير من استهلاك الذاكرة، خاصة عند إنشاء عدد كبير من الكائنات. لاحظ أن استخدام `__slots__` يمنع إضافة سمات جديدة ديناميكيًا بعد الإنشاء.

['#Python', '#برمجة', '#تحسين_الأداء', '#تطوير_البرمجيات', '#PythonTips', '#علم_البيانات', '#Backend']