Perfilado del rendimiento con IA

Programación asistida por IA avanzada para desarrolladores

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Qué veremos

Lupa examinando estructuras de datos

Perfilar código
Detectar cuellos de botella
Evaluar estructuras de datos

Perfilado con cProfile

Qué mide cProfile:

Tiempo de CPU por función
Funciones llamadas
Número de llamadas
Tiempo por llamada

La IA interpreta el perfil

Entender el hotspot

Índice de transferencia de ubicaciones

Entender el hotspot

Estructuras de datos

Evaluación de eficiencia

Eficiencia de estructuras de datos

Evaluación de la IA:

✅ Aceptable para bajo volumen de datos
❌ Sin optimizaciones para gran escala

A fondo: HashMapLinear

Clase HashMapLinear

Problemas de HashMapLinear

Escalabilidad de HashMapLinear:

✅ Adecuado para mapas pequeños y fijos
📉 Degradación lineal en tiempo
❌ Problemático si los datos crecen de forma impredecible

Problemas de concurrencia

Colisión de hilos: condición de carrera

Problemas de seguridad de hilos:

Lecturas/escrituras concurrentes pueden competir
Riesgo de corrupción de datos

Reimplementación sugerida por IA

Reimplementación de HashMapLinear con prompt

🔎 Siempre revisa las sugerencias de IA
🔎 Prueba antes de aplicar

Validación del benchmark

Ejecución del benchmark:

Resultados:

Original (HashMapOld): referencia
Optimizado (HashMapNew): >2x más rápido
✅ Parche de IA validado

Ciclo de optimización con IA

Ciclo de optimización asistida por IA

Idea clave

Ciclo iterativo:

Perfila el código
Identifica operaciones dominantes
Reescribe donde importe
Valida los resultados

🤖 La IA ayuda a ir más rápido con decisiones basadas en evidencia

¡Vamos a practicar!

Programación asistida por IA avanzada para desarrolladores

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