以下代码可以运行，但需要运行得更快。该字典有约25K个键，数据框为约3M行。有没有一种方法可以产生相同的结果，但使用运行速度更快的python代码？(如果没有多处理，处理速度会慢8倍)。miscdict={"isn't":'isnot',"aren't":'arenot',"wasn't":'wasnot',"snevada":'SierraNevada'}df=pd.DataFrame({"q1":["beerisok","beerisn'tok","beerwasn'tavailable","snevadaisgood"]})defparse_text(data):forkey,r
看看Python和Javascript中的推导式，到目前为止，我还看不到一些我认为在Haskell等语言推导式中最强大的主要功能。他们是否允许使用多个生成器之类的东西？或者它们只是一种基本的map过滤器形式？如果他们不允许使用多个生成器，我觉得他们非常令人失望-为什么要排除这些东西？ 最佳答案 Python允许多个生成器:>>>[(x,y,x*y)forxinrange(1,5)foryinrange(1,5)][(1,1,1),(1,2,2),(1,3,3),(1,4,4),(2,1,2),(2,2,4),(2,3,6),(2,4
这主要是为了确保我的方法是正确的，但我的基本问题是，如果我需要访问函数，是否值得在函数外部进行检查。我知道，我知道，过早的优化，但在很多情况下，在函数调用中放置一个if语句以确定我是否需要运行其余代码，或者将它放在函数调用之前的区别。换句话说，以一种或另一种方式进行操作并不需要任何努力。现在，所有的检查都混合在两者之间，我希望一切顺利和标准化。我问的主要原因是因为我看到的其他答案大多引用了timeit，但这给了我负数，所以我改用这个:importtimeitimportcProfiledefaaaa(idd):returnidddefmain():#start=timeit.timei
如何简化这个if语句？它是一个加号:http://i.stack.imgur.com/PtHO1.png如果语句完成，则在x和y坐标处设置一个block。foryinrange(MAP_HEIGHT):forxinrange(MAP_WIDTH):if(x%5==2orx%5==3orx%5==4)and\(y%5==2ory%5==3ory%5==4)and\not(x%5==2andy%5==2)and\not(x%5==4andy%5==2)and\not(x%5==2andy%5==4)and\not(x%5==4andy%5==4):... 最佳答
我有一个相当大的mysql表，大约30M行，6列，加载到内存中时大约2GB。我同时使用python和R。在R中，我可以将表加载到内存中，这大约需要90秒。但在Python中需要40分钟。我已经用sqlalchemy和普通的pymysql试过了。代码很简单，例如，使用sqlalchemy:db_engine=sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://user:pass@host/database")cnx=db_engine.connect()table=pd.read_sql('select*frommy_table',cnx)cnx.clos
许多求职网站都存在错误搜索，无法让您按经验水平缩小求职范围。即使他们这样做了，通常也是错误的。这需要你费力地浏览数百个你申请不到的帖子，然后才能找到相关的帖子，相当乏味。由于我宁愿专注于写求职信等，我想编写一个程序来浏览大量的帖子，并只保存那些不需要多年经验的工作的URL。我不需要帮助编写爬虫来获取可能相关的工作职位的html正文。问题在于准确检测工作所需的经验水平。这应该不会太难，因为职位发布通常对此非常明确(“必须在……方面有5年的经验”)，但过于简单的解决方案可能会出现一些问题。就我而言，我正在寻找入门级职位。他们通常不会说“入门级”，但包含这些词可能意味着应该保住这份工作。接下
我一直在关注web2py的官方web2py书籍，并且学到了很多东西。但是一本书从来没有教过一个富有成效的工作流程。我想知道你们使用什么工作流程来提高您的工作效率和对整个框架的理解。例如:我经常使用Web2py交互式shell来处理数据库对象并了解它们的工作原理。 最佳答案 我使用KomodoEdit进行开发，使用GoogleAppEngine进行托管。为了更好地理解web2py，请查看gluon/中的文件-例如tools.py相当简单。 关于python-给我一些很棒的Web2py提示和
我比较了使用numpy/scipy对两个信号进行卷积/关联的不同方法。事实证明，速度存在巨大差异。我比较了以下方法:从numpy包关联(plot中的np.correlate)从scipy.signal包关联(图中的sps.correlate)来自scipy.signal的fftconvolve(图中的sps.fftconvolve)现在我当然明白fftconvolve和其他两个函数之间有相当大的区别。我不明白的是为什么sps.correlate比np.correlate慢得多。有人知道为什么scipy使用这么慢的实现吗？为了完整起见，这里是生成情节的代码:importtimeimpor
Python3.x的sorted()不能依赖函数对异构序列进行排序，因为大多数不同类型对是不可排序的(数字类型，如int、float、decimal.Decimal等是一个异常(exception)):Python3.4.2(default,Oct82014,08:07:42)[GCC4.8.2]onlinuxType"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>sorted(["one",2.3,"four",-5])Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inT
在thispost,GuidovanRossum说函数调用可能很昂贵，但我不明白为什么也不明白会昂贵多少。一个简单的函数调用会给您的代码增加多少延迟，为什么？ 最佳答案 函数调用需要暂停当前执行帧，并创建一个新帧并将其压入堆栈。与许多其他操作相比，这是相对昂贵的。您可以使用timeit模块测量所需的确切时间:>>>importtimeit>>>deff():pass...>>>timeit.timeit(f)0.15175890922546387对于空函数的一百万次调用，这是1/6秒；您可以将所需的时间与您正在考虑的功能进行比较；如
