10. 파이썬에서 경과 시간 측정하는 방법
    파이썬에서 코드 실행 시간을 측정하는 것은 코드의 효율성을 분석하고, 성능 병목 현상을 찾아내는 데 매우 중요합니다. 다양한 방법으로 경과 시간을 측정할 수 있으며, 어떤 방법을 사용할지는 측정 목적과 정확도에 따라 달라집니다
11. 파이썬에서 리스트에 값이 존재하는지 가장 빠르게 확인하는 방법
    문제 정의:파이썬에서 리스트에 특정 값이 포함되어 있는지 확인하는 것은 매우 흔한 작업입니다. 이때, 효율성이 중요한 경우, 어떤 방법을 사용해야 할까요?다양한 방법 비교:for 루프:가장 직관적인 방법이지만, 리스트의 길이가 길어질수록 시간이 오래 걸립니다
12. NumPy 배열에 함수를 매핑하는 가장 효율적인 방법
    1. np. apply_along_axis 사용np. apply_along_axis는 NumPy 배열의 특정 축을 따라 함수를 적용하는 데 사용되는 함수입니다. 이 함수는 다음과 같이 사용됩니다.axis 매개변수는 함수를 적용할 축을 지정합니다
13. Python에서 "1000000000000000 in range(1000000000000001)"이 빠른 이유
    1. 컴파일된 바이트코드Python 3에서는 코드가 실행되기 전에 컴파일된 바이트코드로 변환됩니다. in 연산자는 특정 값이 범위에 있는지 확인하는 데 사용됩니다. Python 3.8부터 컴파일러는 in 연산자가 숫자 범위를 사용하는 경우 특수한 최적화를 수행합니다
14. Pandas에서 DataFrame를 효율적으로 반복하는 방법
    다음은 Pandas에서 DataFrame를 효율적으로 반복하는 몇 가지 방법입니다.1. 벡터화 사용:Pandas는 벡터화 연산을 지원하여 루프 없이 전체 DataFrame에 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 일반적으로 루프보다 훨씬 빠릅니다
15. NumPy에서 NaN을 빠르게 확인하는 방법
    1. np. isnan() 함수 사용:2. np. where() 함수 사용:3. np. any() 함수 사용:4. 루프 사용:성능 비교:위의 방법들 중 가장 빠른 방법은 np. isnan() 함수를 사용하는 것입니다
16. Django에서 쿼리 세트의 첫 번째 개체를 가장 빠르게 가져오는 방법
    1. first() 메서드 사용:장점: 간결하고 명확하며, 대부분의 경우 가장 빠른 방법입니다.단점: 쿼리 세트가 비어 있으면 DoesNotExist 예외를 발생시킵니다. 쿼리 세트가 비어 있을 가능성이 있는 경우 get() 메서드를 사용하는 것이 더 안전합니다
17. 파이썬 메모리 프로파일러 추천
    파이썬에는 다양한 메모리 프로파일러가がありますが, 그 중에서도 다음과 같은 도구들이 추천됩니다.memory_profiler: 가장 인기 있는 파이썬 메모리 프로파일러 중 하나입니다. 사용하기 쉽고, 코드에 @profile 데코레이터를 추가하기만 하면 됩니다
18. 파이썬에서 튜플이 리스트보다 성능이 더 우수한가요?
    1. 변경 가능성:리스트: 리스트는 가변적(mutable)입니다. 즉, 생성 후에도 요소를 추가, 삭제, 수정할 수 있습니다.튜플: 튜플은 불변적(immutable)입니다. 즉, 생성 후에는 요소를 변경할 수 없습니다
19. 파이썬에서 객체의 메모리 사용량 확인하기
    파이썬에서 객체의 메모리 사용량을 확인하는 두 가지 주요 방법이 있습니다.1. sys. getsizeof() 함수 사용:sys 모듈에는 getsizeof() 함수가 포함되어 있으며, 이 함수는 객체가 차지하는 바이트 수를 반환합니다