A veces el rendimiento de un programa Python se convierte en un elemento muy importante, y pueden existir pequeñas partes del código que influyan claramente en el tiempo y en el uso de memoria. Lamentablemente, nuevos usuarios de Python pueden obtener malos resultados en rendimiento sin conocer la causa, y pensar que deben de reimplementar todo el sistema a otro lenguaje, cuando no es el caso. En este taller veremos cómo podemos determinar el código Python que supone el mayor consumo de recursos, y veremos con algunos ejemplos cómo podemos optimizar las partes críticas usando distintas técnicas y librerías.