python 双重for遍历加速 python双重for循环太慢 1.for 循环 我们大部分的时候代码里面都有for循环,然后里面嵌套一段逻辑处理,下面有两种方法来完成: 二者的性能差距有多大呢,一般我们用内置的timeit模块来量化比较: 把传统的for改成推导列表,高下立判,性能提高了很多,提升了200% 2.用set而不用list 我们再来看一...
start[开始] --> input_data[输入数据] input_data --> |for循环| for_loop[for循环处理数据] for_loop --> |列表推导式| list_comprehension[使用列表推导式处理数据] for_loop --> |map函数| map_function[使用map函数处理数据] for_loop --> |numpy| numpy_array[使用numpy处理数据] list_comprehens...
for _ in range(size): result = computeSqrt(size) main() 除了math.sqrt外,computeSqrt函数中还有.的存在,那就是调用list的append方法。通过将该方法赋值给一个局部变量,可以彻底消除computeSqrt函数中for循环内部的.使用。 # 推荐写法。代码耗时:7.9秒 import math def computeSqrt(size: int): result = [...
4 减少内层for循环的计算 frommathimportsqrt@clockdefinner():size=10000forxinrange(size):foryinrange(size):# 相当于在重复计算sqrt(x)z=sqrt(x)+sqrt(y)inner()# 不推荐,共耗时:19.00秒frommathimportsqrt@clockdefinner():size=10000forxinrange(size):# 只计算一次sqrt(x),然后将它存了起来sqrt_x...
要优化多重for循环,可以考虑以下几个方面:1. 尽量减少循环次数:可以通过对循环进行逻辑优化,减少循环的次数。例如,可以通过合并循环或者改变循环顺序来减少循环次数。2. 使用更高效的数据结构...
对于Python里的for循环遍历大量数据,可以尝试以下几种优化方法:1、使用生成器(Generators)生成器可以按需要...
与之前的示例相比,使用Python循环的加速效果更明显。 In [1]: from numba import jit, njit, vectorize, float64 In [1]: def custom_mean(x): return (x * x).mean() In [1]: @jit(float64(float64[:]), nopython=True, cache=True) def custom_mean_loops_jitted(x): out = 0.0 for i ...
for i in range(number): response = requests.get(url) with open('example.com.txt', 'w') as output: output.write(response.text) 这个函数只是获取一个网页并将其保存到一个本地文件中,循环多次。无用但直截了当,因此很适合演示。让我们看看基准是什么吧。
4. 更快的数据生成:使用推导式而不是 for 循环 Python 中有四种类型的推导式:列表、字典、集合和生成器。它们不仅为创建相对数据结构提供了更简洁的语法,而且比使用 for 循环有更好的性能,因为它们在 Python 的 C 实现中进行了优化。 importtimeit
上述代码只是列表推导式和 for 循环之间的简单速度比较。正如如结果所示,列表推导式更快。 5.更快的循环:优先用局部变量 在Python中,访问局部变量比访问全局变量或对象属性要快。这里用一个简单例子来证明这一点: 复制 importtimeit class Test: def __init__(self): ...