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Original: https://pythonspeed.com/articles/old-fashioned-software-optimized/

Às vezes, tornar seu software de processamento de dados Python mais rápido não requer bibliotecas como NumPy ou Pandas ou técnicas especializadas como vetorização. Na verdade, se você estiver processando strings, bibliotecas como o Pandas não ajudarão.

Implementando (pushing) o cálculo usando uma implementação mais rápida é apenas uma maneira de acelerar o software. Outra maneira de obter resultados mais rápidos é remover o código redundante, repetitivo, supérfluo, desnecessário ou que, de outra forma, faz trabalho desnecessário. O software mais rápido, afinal, é o software que não roda.

Resumindo, às vezes tudo o que você precisa é de uma boa e velha otimização de velocidade.

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Veja também:

• Python String Formatting: Best Practices (with Examples) (codingem.com)
• Python string to array | How to convert string to an array with examples? (educba.com)