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def main():for _ in range(10000):string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']result = concatString(string_list) main() 6. 循环优化 6.1 用for循环代替while循环 # 不推荐写法。代码耗时:6.7秒def computeSu...
how:表示数据合并的方法,包括{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’},其中left只保留第一个数据框数据,right为第二个,outer保留两个数据框所有数据,inner表示只保留两个数据框的共有部分 concat函数 pandas模块中的concat函数也可以用于数据合并,用法及主要参数介绍如下 objs:想要合并的数据框或者序列 axis:...
整型(Int):或整数,是不包含小数部分的数字。Python中的整型是无限精度的,这意味着Python可以处理任意大小的整数,只要你的计算机内存足够大。 浮点型(Float):浮点数是带有小数点及小数的数字。在Python中,浮点数由64位IEEE 754双精度表示,这是一种在计算机中表示实数的标准形式,允许非常大或非常小的数以固定的精度...
import string, random, collections #依次加载三个模块 x=string.ascii_letters+string.digits y=''.join([random.choice(x) for i in range(1000)]) count=collections.Counter(y) for k,v in sorted(count.items()): print(k, ':', v)
ascii_letters * 100) for _ in range(10000): result = concatString(string_list) main() 当使用a + b拼接字符串时,由于 Python 中字符串是不可变对象,其会申请一块内存空间,将a和b分别复制到该新申请的内存空间中。因此,如果要拼接n个字符串,会产生 n-1个中间结果,每产生一个中间结果都需要申请和...
df['string_column'].str.upper() 日期处理:将字符串转换为日期时间并提取特征。 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) df['year'] = df['date_column'].dt.year 内存优化:通过将数字列下降转换为整数来减少内存使用。 df['int_column'] = pd.to_numeric(df['int_column'], ...
s = StringIO('a') for_inrange(epoch): s.write('a'* np.random.randint(1,100)) returns.getvalue() defstr_concat(epoch:int) ->str: s ='' for_inrange(epoch): s +='a'* np.random.randint(1,100) returns defstr_ck(epoch:int) ->str: ...
注:这个方法要特别说明一下,“+”是一个坑,因为使用加号连接2个字符串会调用静态函数string_concat(register PyStringObject *a,register PyObject *b),这个函数大致的作用呢,就是首先开辟一块a+b大小的内存的和的存储单元,然后把a和b都拷贝进去。一个“+”就是一次啊!那n个字符串拼接,那就是n-1次啊!你...
推荐写法，代码耗时：0.06秒def main():size = 1000000for _ in range(size):a = 3b = 5a, b = b, a # 不借助中间变量main()4.3 字符串拼接用join而不是+不推荐写法，代码耗时：2.6秒import stringfrom typing import Listdef concatString(string_list: List[str]) -> str:result =...