Yüksek performanslı kod yazmak için aşağıdaki teknikler ve stratejiler kullanılabilir: 1. Doğru veri yapılarını seçmek: Her durumda en verimli seçenek olmayabilir, bu yüzden arama işlemlerinde kümeler (set) ve sözlükler (dict) gibi daha hızlı veri yapılarını tercih etmek önemlidir. 2. List comprehension kullanmak: Döngüler yerine liste üreteçleri kullanmak, kodu daha kısa ve hızlı hale getirir. 3. Yerel değişkenler kullanmak: Sık kullanılan değerleri yerel değişkenlerde saklamak, bellek erişimini hızlandırır. 4. Gereksiz hesaplamalardan kaçınmak: Hesaplama sonuçlarını önceden saklamak (memoization) işleri hızlandırabilir. 5. I/O işlemlerini azaltmak: Disk okuma/yazma ve ağ işlemleri, işlemci üzerindeki hesaplamalardan çok daha yavaş yapılır, bu yüzden bu işlemleri minimumda tutmak performansı artırır. 6. Numpy ve Pandas kullanmak: Sayısal hesaplamalar yaparken, C dilinde yazıldığı için doğrudan Python'un veri yapılarına göre çok daha hızlı olan Numpy kütüphanesini kullanmak faydalı olabilir. 7. Profiling araçları ile kod testi: Python'un yerleşik profiling araçları ile kodun hangi bölümlerinin yavaş çalıştığını anlamak ve darboğazları tespit etmek önemlidir. 8. Asenkron programlama: Özellikle I/O-bound işlemleri verimli bir şekilde çalıştırmak için asenkron programlama (`asyncio`) kullanılabilir. 9. Multithreading ve multiprocessing: CPU-bound işlemler için multiprocessing, I/O-bound işlemler için threading daha etkili olabilir. 10. Sadece gerekli kütüphaneleri yüklemek: Uygulamada sadece ihtiyaç duyulan modülleri kullanmak, yüklenme süresini ve genel performansı olumlu etkiler.