实质上还是循环33210000次，并行for循环就是同时处理几个60万的csv文件，就能成倍的减少时间消耗。...bananan', 'cake', 'dumpling'] pool = ThreadPool() pool.map(process, items) pool.close() pool.join() 补充知识：Python3...thread.start() @count_time def get_projects_lang_code_lines(begin_date, end_date): """ 获取项目代码行语言相关统计——新方法（提升效率...time:1.85294 get_projects_lang_code_lines_old execution took up time:108.604177 速度提升了约58倍 以上这篇如何提高...python 中for循环的效率就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
实质上还是循环33210000次，并行for循环就是同时处理几个60万的csv文件，就能成倍的减少时间消耗。...bananan”, “cake”, “dumpling”] pool = ThreadPool() pool.map(process, items) pool.close() pool.join() 补充知识：Python3...thread.start() @count_time def get_projects_lang_code_lines(begin_date, end_date): “”” 获取项目代码行语言相关统计――新方法(提升效率...up time:1.85294 get_projects_lang_code_lines_old execution took up time:108.604177 速度提升了约58倍 以上这篇如何提高...python 中for循环的效率就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持云海天教程。
循环嵌套（外大内小原则） （很好理解1000 > 100） 7....异常处理写在循环外面 //前 for(int i=0;i<row.size();i++) { try{} catch(Exception e){} } //后 try{ for(...int i=0;i<row.size();i++){ } } catch(Exception e){} 8.循环嵌套提取不需要循环的变量 //前 int a=1,b=2; for(int i=0;
作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 前言 大家好，这里是俊欣，今天和大家来分享几个Pandas方法可以有效地帮助我们在数据分析与数据清洗过程当中提高效率，加快工作的进程，希望大家看了之后会有收获。... as pd df = pd.read_csv("AB_NYC_2019.csv") df.head() 01 pandas.factorize() 针对离散型的数据，我们通常用“sklearn”模块中的...02 pandas.get_dummies() 在上面的例子当中，我们对离散值进行了编码，编码的结果有大小的意义，例如针对尺码的离散值：【X，XL，XXL】我们映射出来的结果是{X: 1，XL: 2，XXL...而在“Pandas”模块当中有相应的方法来实现上面的功能： pd.get_dummies(df['room_type']) ## 参数prefix: 给输出的列添加前缀 ## drop_first...在“Pandas”模块当中也有相对应的方法来实现分箱操作。
我们对之前的代码小小改造一下，仅加2句「For循环结构」代码即可轻松实现一键自动计算上述案例答案： image.png 我们把上述代码单独拿出来，分析一下 image.png For循环主要分为...（2）循环内容 循环内容根据工作需求书写相关执行代码就好，一般都是循环的核心代码，比如这里的循环内容就是「J列某行单元格」=「F列某行单元格」*「H列某行单元格」+ 50 image.png （...我们来模拟一下上述「For循环结构」的程序运行过程： （1）程序读取「循环开始」语句「For x = 1 To 10 Step 1」 image.png 由于我们使用了「For循环开始」，并且严格规定了...我们可以看到此时程序自动返回「循环开始」的地方，由于此时「变量 x = 2」仍然符合「X 从 1 变为 10 每次增加1」这个区间，因此程序接着运行，一直等到「变量 x = 11」的时候，程序会跳出循环...，程序跳出循环结构，执行下一个句子。
Icecream是一个Python库，可通过最少的代码使打印调试更具可读性。 使用下面的代码安装冰淇淋 $ pip install icecream 让我们通过打印Python函数的输出来进行尝试。
我们对之前的代码小小改造一下，仅加2句「For循环结构」代码即可轻松实现一键自动计算上述案例答案： 我们把上述代码单独拿出来，分析一下 For循环主要分为3个部分，分别为： （1）循环开始 标准的书写格式为...「For xxx = xxx To xxx Step xxx」，表示的意思是「变量xxx」的值从xxx变化为xxx，每次增加xxx （2）循环内容 循环内容根据工作需求书写相关执行代码就好，一般都是循环的核心代码...，比如这里的循环内容就是「J列某行单元格」=「F列某行单元格」*「H列某行单元格」+ 50 （3）循环结束 标准的书写格式为「Next xxx」，表示的意思是「下一个xxx的值」 [备注] a....我们来模拟一下上述「For循环结构」的程序运行过程： （1）程序读取「循环开始」语句「For x = 1 To 10 Step 1」 由于我们使用了「For循环开始」，并且严格规定了「变量X」的值从1变为...（3）读取第3句「循环结束」代码「Next x」 此时，「变量 x = 2」 （4）程序回到第1句读取「循环开始」语句「For x = 1 To 10 Step 1」 我们可以看到此时程序自动返回「循环开始
问：说说提高Python运行效率的技巧？ 答：不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。今天具体来说一下提高python执行效率的方法，下面给大家介绍10种方法 。...8、循环优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。...你会发现自己的应用运行效率有了较大的提高，但是这会因平台和任务的差异而有所不同。 10、充分利用多核CPU的优势 因为GIL的存在，Python很难充分利用多核CPU的优势。...但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。...本文是整合了全网比较好的10种提高Python运行效率的技巧，希望可以帮助到大家！
废话不多说，开始今天的题目： 问：说说提高Python运行效率的技巧？ 答：不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。...今天具体来说一下提高python执行效率的方法，下面给大家介绍10种方法 。 1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。...8、循环优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。...你会发现自己的应用运行效率有了较大的提高，但是这会因平台和任务的差异而有所不同。 10、充分利用多核CPU的优势 因为GIL的存在，Python很难充分利用多核CPU的优势。...本文是整合了全网比较好的10种提高Python运行效率的技巧，希望可以帮助到大家！ 如果对于参考答案有不认同的，大家可以在评论区指出和补充，欢迎留言！
本文链接：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/103411981 数据量大的时候、或者内存紧张、想着提高计算效率， 加一下这个（可节省50%...+内存同时提高计算效率）： def reduce_mem_usage(df, verbose=True): numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16
然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！ Lambda 函数 Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。...Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名。...这是 Python 的众多特征之一，这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言。 Map 函数 Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。...6] res = list(filter(filterNumber, x)) print(res) Generator 函数 Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中...这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存。
Numba是Python的即时编译器，在使用NumPy数组和函数以及循环的代码上效果最佳。使用Numba的最常见方法是通过其装饰器集合，这些装饰器可应用于您的函数以指示Numba对其进行编译。...numba仅对numpy，for和while循环有效！
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...与 Pandas cut() 函数类似，我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。...Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。.../pandas-value_counts.ipynb
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...与 Pandas cut() 函数类似，我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。...Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...与 Pandas cut() 函数类似，我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。...Series，在 Pandas DataFrame 中有一个等效的方法。.../pandas-value_counts.ipynb 编辑：文婧 校对：林亦霖
列表推导式（List Comprehension）是Python中一种简洁而强大的语法，用于在创建列表的同时对其进行转换、过滤或进行其他操作。使用列表推导式可以大大提高代码的效率和可读性。...多重循环和条件列表推导式还支持多重循环和更复杂的条件。...., '9 × 8 = 72', '9 × 9 = 81']在上述示例中，我们使用两个嵌套的循环来遍历1到9的数字，并将其相乘的结果构造为一个字符串。...如果列表推导式变得过于复杂，可以考虑使用传统的循环来代替。在处理大规模数据时，列表推导式可能会占用较多的内存。...总结列表推导式是一种强大而灵活的语法，可以在创建列表的同时进行转换、过滤等操作，从而提高代码的效率和可读性。通过掌握列表推导式的基本语法和应用场景，我们可以更加优雅地处理列表数据。
这篇文章我们来看几个很有用的 Python 内置函数 。这些函数简直是屌爆了，我认为每个 Pythoner 都应该知道这些函数。 对于每个函数，我会使用一个普通的实现来和内置函数做对比。..., ('Monty', 'Python'), ('SPAM', 'SPAAAM')] d = dict(l) # {'Knights': 'Ni', 'Monty': 'Python', 'SPAM'...你可以使用 enumerate() 来提高可读性。...print(zip(*out)) # [('You gotta', 'the'), ('love', 'built-in')] 结论 Python 内置函数很方便，它们很快并且经过了优化，所以它们可能效率更高...我真心认为每个 Python 开发者都应该好好看看内置函数的文档(引言部分)。忘了说了，在 itertools 模块中有很多很不错的函数。再说一次，它们确实屌爆了。
协程可以减少了CPU的切换，使得运行效率大大调高，但是协程也有协程的确定，如果切换的位置设置不准确也会导致运行的效率减低。...，yield的状态保存与操作系统的保存线程状态很像，但是yield是代码级别控制的，更轻量级 #2 send可以把一个函数的结果传给另外一个函数，以此实现单线程内程序之间的切换 单纯的切换并没有能够提高运行效率...next(g) start=time.time() func2() stop=time.time() print(stop-start) 总结：对于计算型的单进程，还是直接使用单进程进行运行效率会更好...这样子运行效率并没有多大的提升。...response.text),url)) start_time=time.time() gevent.joinall([ gevent.spawn(get_page,'https://www.python.org
窍门一：关键代码使用外部功能包 Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。...窍门三：针对循环的优化 每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。...因为Python解释执行的特性，在上面的例子中会大大减慢它的速度。 （注意：优化循环的方法还有很多，这只是其中之一。比如，很多程序员会认为，列表推导式是提高循环速度的最佳方法。...关键在于，优化循环方案是提高应用程序运行速度的上佳选择。） 窍门四：使用较新的Python版本 如果你在网上搜索Python，你会发现数不尽的信息都是关于如何升级Python版本。...此外，关于交叉编译是否为提高运行效率的最佳方法还存在讨论的空间。开发者已经使用交叉编译多年，用来提高应用的速度。记住，每一种解决办法都有利有弊，在把它用于生产环境之前请仔细权衡。）
然而，有一个神奇的 pandas_profiling 包使得这种逻辑毫无意义。这个包实际上自动化了数据探索和数据质量评估步骤！看一看： ?...3 多重chain 一旦你理解了可以使用链接方法组合多个操作，Pandas就变得非常有趣。链接基本上是在相同的代码“行”中添加操作。...5 sklearn pandas 如果你是一名Pandas爱好者，你会不止一次地意识到，与Pandas DataFrame和sklearn联合并不总是最佳选择。但不要就此止步。...它用一个Pandas友好的 DataFrameMapper替换了sklearn的 ColumnTransformer。...from tqdm import notebook notebook.tqdm().pandas() 现在所有的Pandas DataFrame 都有了新的方法： .progress_apply， .
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