这是对ProjectEulerProblem49的一次(有点乱)尝试.我应该直截了本地说deque不是一个好的选择!我的想法是缩小素数集以测试成员资格会导致循环加速。然而，当我意识到我应该使用set(而不用担心删除元素)时，我得到了60倍的加速。fromcollectionsimportdequefromitertoolsimportpermutationsfrom.sieveimportsieve_of_erastothenes#myownimplementationoftheSieveofErastothenesprimes=deque(primeforprimeinsieve_o
经过长时间的调试，我发现为什么我的应用程序使用python正则表达式很慢。这是我发现的令人惊讶的事情:importdatetimeimportrepattern=re.compile('(.*)sol(.*)')lst=["ciaomandi"*10000+"sol"+"ciaomandi"*10000,"ciaomandi"*1000+"sal"+"ciaomandi"*1000]forsinlst:print"stringlen",len(s)start=datetime.datetime.now()re.findall(pattern,s)print"timespent",dat
我知道这个主题讨论得很好，但我遇到了一个案例，我不太明白递归方法为什么比使用“reduce、lambda、xrange”的方法“慢”。deffactorial2(x,rest=1):ifx我知道python不会优化尾递归，所以问题不在于此。据我了解，生成器仍应使用+1运算符生成n个数字。所以从技术上讲，fact(n)应该像递归一样添加一个数字n次。reduce中的lambda将被调用n次，就像递归方法一样...所以因为我们没有尾调用优化在这两种情况下，堆栈都将被创建/销毁并返回n次。生成器中的if应该检查何时引发StopIteration异常。这让我想知道为什么递归方法仍然比另一种方法
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭12年前。我使用Perl已有10多年了，但一位friend说服我尝试使用Python，并告诉我它比Perl快多少。因此，为了好玩，我将我用Perl编写的应用程序移植到Python，发现它的运行速度大约慢了3倍。最初我的friend告诉我，我一定是做错了，所以我重写和重构，直到我不能再重写和重构并且......它仍然慢了很多。所以我做了一个简单的测试:i=0j=0while(i$timepythonpyth
我有一个计算速度很慢的程序，我想调试算法。现在总是重新运行一切是非常乏味的，我宁愿从程序的中间重新启动。你能想出一些巧妙的方法来实现这一目标吗？第一个模糊的想法是定义检查点(我进行函数调用的地方)，我在其中使用pickle和/或sqlite(sqlite能够检查中间数据)保存局部数据和大数据。稍后我可以尝试调用程序告诉它在特定检查点重新启动。但是，我不想为此目的在检查点之间拆分所有代码块。有人知道如何解决这个调试问题吗？ 最佳答案 使您的程序更加模块化。理想情况下，主要代码块应该类似于importconfigimportmy_num
我有一个计算速度很慢的程序，我想调试算法。现在总是重新运行一切是非常乏味的，我宁愿从程序的中间重新启动。你能想出一些巧妙的方法来实现这一目标吗？第一个模糊的想法是定义检查点(我进行函数调用的地方)，我在其中使用pickle和/或sqlite(sqlite能够检查中间数据)保存局部数据和大数据。稍后我可以尝试调用程序告诉它在特定检查点重新启动。但是，我不想为此目的在检查点之间拆分所有代码块。有人知道如何解决这个调试问题吗？ 最佳答案 使您的程序更加模块化。理想情况下，主要代码块应该类似于importconfigimportmy_num
在python中，可以chainoperators以这种方式:aopbopc评估为aopbandbopc唯一的区别是b只计算一次(所以，更像t=eval(b);aoptandtopc)。从非常可读的角度来看，这是有利的，并且比具有显式连接(使用和)的等效版本更简洁。但是...我注意到链式表达式和等效表达式之间存在细微的性能差异，无论是3个操作数还是20个操作数。当您对这些操作计时时，这一点会变得很明显。importtimeittimeit.timeit("a还有，timeit.timeit("a注意:所有测试均使用Python-3.4完成。检查两个表达式的字节码后，我注意到其中一个比另
在python中，可以chainoperators以这种方式:aopbopc评估为aopbandbopc唯一的区别是b只计算一次(所以，更像t=eval(b);aoptandtopc)。从非常可读的角度来看，这是有利的，并且比具有显式连接(使用和)的等效版本更简洁。但是...我注意到链式表达式和等效表达式之间存在细微的性能差异，无论是3个操作数还是20个操作数。当您对这些操作计时时，这一点会变得很明显。importtimeittimeit.timeit("a还有，timeit.timeit("a注意:所有测试均使用Python-3.4完成。检查两个表达式的字节码后，我注意到其中一个比另
我正在尝试解决Rosalind的基本问题，即计算给定序列中的核苷酸，并在列表中返回结果。对于那些不熟悉生物信息学的人来说，它只是计算字符串中4个不同字符('A'、'C'、'G'、'T')出现的次数。我希望collections.Counter是最快的方法(首先是因为他们声称是高性能的，其次是因为我看到很多人使用它来解决这个特定问题)。但令我惊讶的是这种方法是最慢的!我比较了三种不同的方法，使用timeit并运行两种类型的实验:多次运行一个长序列多次运行一个短序列。这是我的代码:importtimeitfromcollectionsimportCounter#Method1:usingc
我正在尝试解决Rosalind的基本问题，即计算给定序列中的核苷酸，并在列表中返回结果。对于那些不熟悉生物信息学的人来说，它只是计算字符串中4个不同字符('A'、'C'、'G'、'T')出现的次数。我希望collections.Counter是最快的方法(首先是因为他们声称是高性能的，其次是因为我看到很多人使用它来解决这个特定问题)。但令我惊讶的是这种方法是最慢的!我比较了三种不同的方法，使用timeit并运行两种类型的实验:多次运行一个长序列多次运行一个短序列。这是我的代码:importtimeitfromcollectionsimportCounter#Method1:usingc
