问题:更新和保存速度快，数据多的表之间的关系，两个或一个表都已保存。我有五个表TvGenres、TvSubgenre、TvProgram、Channels、TvSchedules，它们之间的关系如下图所示现在的问题是所有数据下载都是根据以前的数据按顺序进行的，与SQLite不同，我需要设置它们之间的关系，为此我必须一次又一次地搜索表并设置它们之间的关系，即时间-消费所以我怎样才能更快地做到这一点我使用了2种不同的方法来解决，但都没有按预期工作首先让我告诉你，下载是如何工作的首先，我根据用户语言获取所有channel的详细信息从channel中，我获取下一周的所有时间表(这是大量数据(大
根据设计，每次运行新测试时，Selenium都会为您的Firefox配置文件制作一份新副本。我发现这个复制时间是一个相当大的瓶颈，尤其是在运行100次测试时。(重新复制配置文件需要5-15秒)。有谁知道对此有任何覆盖行为吗？我更希望我的Selenium服务器重用相同的firefox配置文件。我知道这违反了“干净地设置你的测试装置”的理念，但这是我愿意采取的捷径，因为我的测试不会实质性地改变我的firefox配置文件，足以危及future的测试。 最佳答案 我同意这是一个问题。每次都有一个Firefox进程的新副本很好，但是通过重新生
我有一个来自DjangoORM查询的大约1500条记录的查询集。我使用了select_related()和only()方法来确保查询紧凑。我还使用connection.queries来确保只有这个查询。也就是说，我确保每次迭代都不会调用额外的查询。当我运行从connection.queries剪切和粘贴的查询时，它会在0.02秒内运行。但是，迭代这些记录并且不对它们执行任何操作(通过)需要七秒钟。我该怎么做才能加快速度？是什么导致了这种缓慢？ 最佳答案 当QuerySet充满模型对象时，它会变得非常沉重。在类似的情况下，我在查询集上
当传递一个numpy日期时间数组(或足以创建日期时间的详细信息)时，我正在尝试使用Cython加快日期时间之间的比较。首先，我试图了解Cython将如何加速整数之间的比较。testArrayInt=np.load("testArray.npy")Python方法:defprocessInt(array):compareSuccess=0#numberthatisgreaterthantestValue=1#valuetocompareagainstforcounterinrange(testArrayInt.shape[0]):iftestValue>testArrayInt[coun
我有一个需要sympy的CLI应用程序。CLI应用程序的速度很重要——它在用户反馈循环中被大量使用。但是，简单地执行importsympy需要整整一秒钟。这在一个紧密的反馈循环中变得非常烦人。在不更改模块的情况下再次运行脚本时，是否可以“预加载”或优化模块？ 最佳答案 显然sympy在被导入时做了很多事情。它可能是内部数据结构或类似的初始化。您可以将此称为sympy库设计中的缺陷。在这种情况下，您唯一的选择是避免重做此初始化。我假设您觉得这种行为很烦人，因为您打算经常这样做。我建议避免经常这样做。实现这一点的一种方法是创建一个只启动
我正在编写一个具有大量文件访问权限的Python程序。它的运行速度出奇地慢，所以我使用cProfile找出是什么占用了时间。似乎在Python报告为“{built-inmethodacquire}”的内容上花费了很多时间。我不知道这个方法是什么。它是什么，我怎样才能加快我的程序？ 最佳答案 没有看到您的代码，很难猜测。但猜测我会说它是threading.Lock.acquire方法。您的部分代码正在尝试获取线程锁，它会一直等待直到获得它。可能有一些简单的方法可以修复它重组您的文件访问权限，不锁定，使用blocking=False，甚
我的数据框架包含10,000,000行!groupby后，还有约9,000,000个子帧需要循环。代码是:data=read.csv('big.csv')forid,new_dfindata.groupby(level=0):#lookatminidfanddosomeanalysis#somecodeforeachofthesmalldataframes这是非常低效的，代码现在已经运行了10多个小时。有什么办法可以加快速度吗？完整代码:d=pd.DataFrame()#newdftopopulateprint'Startoftheloop'forid,new_dfindata.gro
我使用过去kaggle挑战赛的数据，这些挑战赛基于跨越2.5年时间跨度多个商店的面板数据。每个观察值都包括给定商店日期的顾客数量。对于每个商店日期，我的目标是计算过去60天内光顾这家商店的平均顾客数量。下面的代码完全符合我的需要。然而，它会永远持续下去——处理c.800k行需要一个晚上。我正在寻找一种更聪明的方法来更快地实现相同的目标。我已经包含了对初始数据集的5个观察结果以及相关变量:商店ID(商店)、日期和客户数量(“客户”)。注意:对于迭代中的每一行，我最终使用.loc而不是例如row["LaggedNoofcustomers"]因为“row”不会在单元格中写入任何内容。我想知道
无意中遇到一个让我有点疑惑的现象。我正在使用IDLE进行一些快速测试，并且我有一些非常简单的代码(为了说明的目的我已经简化了):fromtimeimportclock#Iampresentlyusingwindowsdeftest_speedup():c=clock()foriinrange(1000):printi,print'=>',clock()-c现在我像这样运行这段代码(多次，基本结果相同):#withoutpressingenter>>>test_speedup()01234...997998999=>12.8300956124#thetimetoruncodeinseco
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
