6 técnicas para reducir el coste computacional de los algoritmos de Python
A un desarrollador de software junior se le perdonará que se sienta feliz cuando su código funcione. Si este es tu caso, no te estoy juzgando.
Sin embargo, si está listo para llevar la creación de software con Python al siguiente nivel, su código no debería simplemente ejecutarse y pasar algunas pruebas. También debe redactarse teniendo en cuenta los recursos informáticos disponibles y la factura energética.
Cada bucle ineficiente, estructura de datos mal elegida o cálculo redundante consume más energía de la necesaria. A diferencia de C, por ejemplo, donde tienes que reservar bits de tu disco para cada nueva variable que creas, Python consumirá recursos como mejor le parezca. Esto lo hace extremadamente amigable para los principiantes, pero también consume mucha energía cuando se usa incorrectamente.
Los algoritmos descuidados no sólo son malos para el rendimiento de un código. También son malos para el planeta. Las empresas de software como Microsoft está en problemas mantener bajas sus emisiones de carbono debido a toda la energía que consumen para la IA y otras tareas. Al mismo tiempo, la sostenibilidad es una preocupación creciente. Por lo tanto, los programadores con mentalidad sostenible se convierten en un recurso valioso para muchas empresas.
