我想在Python3中使用并行性来加速我的代码瓶颈。我的代码循环遍历一个嵌套的元组列表,如果某个特定的元组在内部列表中,则输出一个条件计数(无论内部列表中的元组频率如何)。我尝试过用生成器表达式替换循环。我还尝试了len()方法。我目前最好的尝试是:
xy_count = sum(i for tuple_list in nested_list
我有一个用python编写的嵌套循环系统,如下所示: for yt in range(dims[1]): for yp in range[:,yt,xt],prec_pre3[:,yp,xp],axis=0)[0] 其中dims具有形状(1710,69,21),并且corr、corr2和corr3都是具有形状(69,21,69,21)的空NumPy数组的xarray数据数组。我不确定是嵌套循环</e
我有以下Python 2.7代码:for l1_index, l1 in enumerate(L1): for l2 in L2:解释器需要数十秒来计算三个嵌套的for循环。
有没有可能以某种方式加速这个代码,例如使用itertools或任何其他模块/函数?编辑:我不能使用非标准的python 2.7模块(numpy,scipy...)
我花了一整天的时间等待一个循环无望地退出!我知道python在性能方面并不是很高效,因此我真的很感激对我的问题提出的任何加速建议。我使用wireshark捕获了大量数据包(大约500,000个),并将它们保存到.pcap文件中。之后,我使用Scapy rdpcap()函数从保存的文件中读取数据包,然后在循环中访问每个数据包以提取源IP地址。我的代码如下:
from scaly.all import