使用列表推导代替不构建列表的循环,无意义地累积无意义值列表然后抛弃列表,由于创建和扩展列表的开销,因此通常较慢。 列表推导不是神奇的,本质上比一个好的旧循环更快。 至于功能列表处理功能:虽然它们是用C语言编写的,并且可能胜过用Python编写的等效函数,但它们不一定是最快的选择。 如果函数也是用C语言写的,那么...
让每个 Python 实例处理 4 组图像中的一个。 合并4 个实例的处理结果,得到最终结果。 Python 为我们处理了所有“脏活”。我们只需要告诉它想要运行哪个函数,以及使用多少个 Python 实例,然后它会完成所有其他操作!我们只需修改 3 行代码。 在上面的代码中: 启动与 CPU 核心一样多的 Python 进程,这里是 6 个。
尽量使用向量化操作来替代循环,以提高速度。 使用缓存:对于需要重复计算的操作,可以使用缓存来避免重复计算,从而提高速度。 使用分块处理:对于大型数据集,可以将数据分成多个块进行处理,以减少内存消耗和提高计算速度。 使用优化的库:除了Pandas本身的优化技巧,还可以使用一些优化的库,如Numexpr、Cython、Numba等,来加速计...