Similar问题havebeenbrought(速度比较好)在同一个subject.希望这个问题有所不同并更新到Python2.6和3.0。到目前为止，我认为更快和最兼容的方法(在不同的Python版本中)是简单的+符号:text="whatever"+"you"+SAY但我一直听到和读到它不安全和/或不可取。我什至不确定有多少种方法可以操作字符串!我只能数出大约4个:有interpolation及其所有子选项，例如%和format，然后是简单的选项，join和+。最后，newapproachtostringformatting，与format一起，肯定不利于向后兼容，同时使%不利于
我一直在寻求从我的代码中挤出更多的性能；最近，在浏览thisPythonwikipage，我发现了这个说法:Multipleassignmentisslowerthanindividualassignment.Forexample"x,y=a,b"isslowerthan"x=a;y=b".好奇，我测试了它(在Python2.7上):$python-mtimeit"x,y=1.2,-1.4"10000000loops,bestof3:0.0365usecperloop$python-mtimeit"x=1.2""y=-1.4"10000000loops,bestof3:0.0542us
我需要加速以下代码:foriinrange(0,2**N):output[i]=f(np.array(map(int,bin(i)[2:].zfill(N))))N大约是30，所以代码非常慢(在我的笔记本电脑上大约需要33小时)。函数f()的参数是索引i的二进制表示，f()可以是任意向量化函数。我不是专家，但为了加快代码速度，我想去掉for循环，这意味着我需要向量化f()的参数。换句话说，我必须创建一个矩阵，其中包含从0到2**N的数字的二进制表示。这可以通过以下代码实现:list(itertools.product([0,1],repeat=N))我在thislink找到的.但是，在
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭4年前。Improvethisquestion到目前为止，我一直在使用scrapy和编写自定义类来处理使用ajax的网站。但如果我使用scrapy-splash，据我所知，它会在javascript之后抓取呈现的html，我的爬虫速度会受到显着影响吗？用scrapy抓取vanillahtml页面与用scrapy-splash渲染html所花费的时间有什么区别？最后，scrapy-splash和Selenium相比如何？
我正在浏览linkaboutgenerators有人发帖。一开始他比较了下面的两个函数。在他的设置中，他显示了发电机的速度增加了5%。我正在运行WindowsXP、Python3.1.1，但似乎无法复制结果。当使用提供的日志和高达1GB的重复数据进行测试时，我一直显示“旧方法”(logs1)稍微快一些。谁能帮我理解发生了什么不同的事情？谢谢!deflogs1():wwwlog=open("big-access-log")total=0forlineinwwwlog:bytestr=line.rsplit(None,1)[1]ifbytestr!='-':total+=int(bytes
我有很多看起来像这样的文件:05/31/2012,15:30:00.029,1306.25,1,E,0,,1306.2505/31/2012,15:30:00.029,1306.25,8,E,0,,1306.25我可以使用以下内容轻松阅读它们:pd.read_csv(gzip.open("myfile.gz"),header=None,names=["date","time","price","size","type","zero","empty","last"],parse_dates=[[0,1]])有什么方法可以有效地将这样的日期解析为pandas时间戳？如果没有，是否有
我有一个pandas.DataFrame包含start和end列，以及一些额外的列。我想将此数据框扩展为一个时间序列，该时间序列从start值开始到end值结束，但复制我的其他列。到目前为止，我想出了以下内容:importpandasaspdimportdatetimeasdtdf=pd.DataFrame()df['start']=[dt.datetime(2017,4,3),dt.datetime(2017,4,5),dt.datetime(2017,4,10)]df['end']=[dt.datetime(2017,4,10),dt.datetime(2017,4,12),dt.
这个问题很奇怪，我知道。我有一个Fortran77代码库，它大部分解析大型非二进制文件，对这些文件进行一些操作，然后进行大量文件写入。代码库不进行任何矩阵操作或数字运算。这个遗留代码是fortran语言，因为许多其他代码库确实需要严格的数字运算。这最初只是用fortran编写的，因为有fortran的知识。我的建议是完全用python(最有可能是3.3)重写它。Fortran代码的维护和您想象的一样困难，测试也和您想象的一样糟糕。显然python在这里会有很大帮助。在python中的文件处理速度方面是否有任何性能影响(甚至增益)？目前该系统的大部分运行时间都在读取/写入文件。提前致谢
如果我用C++编写几个类，然后使用swig进行转换，以便我以后可以在Python中使用它们，与我完全用Python重写它们相比，它们运行得更快还是更慢？或者没有明显的速度差异？ 最佳答案 SWIG生成的包装器的质量和速度非常好，它们的性能可能与手工制作的包装器一样好。根据我的经验，包装器本身非常薄，并且给它们包装的native函数增加的开销很小，这使得在python或任何其他支持的语言中使用包装库成为一个完全有效的选择，并且是重用的好方法代码。但是，如果您除了代码重用之外还对性能感兴趣，那么包装native代码可能只有在您具有一些计
这个问题在这里已经有了答案:Whyisstring'sstartswithslowerthanin?(2个答案)关闭5年前。我的印象是startswith必须比in更快原因很简单in必须做更多的检查(允许被查找的词出现在字符串中的任何地方)。但我有疑虑，所以我决定timeit。下面给出了计时代码，您可能会注意到我没有做太多计时；代码相当简单。importtimeitsetup1='''defin_test(sent,word):ifwordinsent:returnTrueelse:returnFalse'''setup2='''defstartswith_test(sent,word
