✅ Muitas vezes os robôs rodam processos 24/7, por meses e anos. Embora Python proporcione uma performance até 20x mais rápida do que as plataformas low-code, por ser código puro e mais fácil de ser processado pela máquina, ainda assim, aplicar pequenas melhorias podem trazer grandes resultados ao longo do tempo;
✅ Para testar mais no detalhe a performance do seu código, é possível usar bibliotecas/profilers para identificar gargalos:
• Timeit
• line_profiler
• memory_profiler
• cProfile
• Stackfy
✅ Cada projeto tem seus requisitos, mas vale ponderar alguns itens para otimizar ainda mais seu robô em Python:
• Não importe bibliotecas desnecessárias, só carregue no momento que precisa
• Reduza o tráfego de dados, baixe apenas o que for usar
• Avalie outros processos rodando na mesma máquina e evite horários de pico
• Monitore a performance dos seus bots para identificar degradações
• Não faça cálculos repetidos e desnecessários, use caching
• Use algoritmos e estruturas adequadas para cada caso (lists/tuples, sets/dictionaries)
• Use built-in functions e libraries
• Use generators (prefira xrange ao invés de range) e keys para fazer sorting
• Libere a memória (close, exit…) e evite criar objetos sem necessidade
• Otimize consultas e processamentos em bancos de dados
• Verifique como ficaria melhor acessar parte dos dados com APIs
• Se for possível, use comunicação assíncrona
• Avalie se faz sentido fazer o deploy com container ou serverless
• Considere usar automações em background e paralelizadas, quando possível
• Avalie Loops e comandos dentro de loops, prefira List Comprehensions
• Pode ser mais performático usar IDs e atalhos de teclado do que reconhecimento de imagem e movimentação do mouse
• Use set operations
• Evite variáveis globais
• Utilize operações vetorizadas/NumPy e bibliotecas otimizadas como o Pandas e Polars
• Use multiple assignments
• Use in quando possível
• Otimize operações com strings (ex. join ao invés de + para concatenar) e interning strings
• Aprenda também sobre Multiprocessing, Itertools, CPython/Cython, Pypy, Mojo…
• Evite otimizar a performance e prejudicar a leitura e manutenção do código do robô
✅ Também existem diversas ferramentas para ajudar na otimização e segurança de código em Python:
• Deepsource
• Codacy
• SonarQube
• Veracode
• Checkmarx
