Optimierung der Datumsanalyse aus dem JJJJ-MM-TT-Format
Für Anwendungen, bei denen eine erhebliche Anzahl von „JJJJ-MM-TT“-Daten analysiert werden muss Bei Formatdaten kann die Leistung zum Problem werden. In diesem Artikel werden Methoden zur Beschleunigung des Prozesses der Datumsanalyse und -manipulation untersucht.
Der Hauptengpass liegt in der Funktion strptime(), die Zeichenfolgendarstellungen von Datumsangaben in Datums-/Uhrzeitobjekte umwandelt. Um dies zu mildern, sollten Sie eine manuelle Implementierung der Parsing-Logik in Betracht ziehen:
<code class="python">datetime.date(*map(int, a.split('-')))</code>
Dieser Ansatz segmentiert die Datumszeichenfolge in ihre Bestandteile und wandelt sie direkt in Ganzzahlen um, wobei die Funktion strptime() umgangen wird. Es erreicht eine beeindruckende 7-fache Geschwindigkeitssteigerung.
Darüber hinaus kann die Optimierung der Saitenmanipulation selbst zu zusätzlichen Verbesserungen führen. Das explizite Slicing der Datumszeichenfolge übertrifft die Verwendung von split():
<code class="python">datetime.date(int(a[:4]), int(a[5:7]), int(a[8:10]))</code>
Diese Technik führt zu einer weiteren Leistungssteigerung von 20 %, was zu einer insgesamt 8-fachen Geschwindigkeitssteigerung im Vergleich zur ursprünglichen strptime()-Implementierung führt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie beschleunigt man die Datumsanalyse im Format JJJJ-MM-TT?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

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