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Comment puis-je accélérer l'analyse des dates avec « strptime » ?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsenoriginal
2024-10-29 06:21:02535parcourir

How Can I Speed Up Date Parsing with `strptime`?

Strptime peut-il être accéléré ?

L'analyse d'une grande quantité de dates au format 'AAAA-MM-JJ' peut entraîner des ralentissements importants lorsque vous devez les manipuler, comme ajouter ou soustraire des jours. Voici un extrait de code qui illustre le goulot d'étranglement des performances :

<code class="python">day = datetime.datetime.strptime(endofdaydate, "%Y-%m-%d").date()</code>

Techniques d'analyse accélérée

Pour améliorer la vitesse d'analyse, envisagez les approches suivantes :

  1. Découpage explicite : au lieu d'utiliser la méthode de fractionnement, qui nécessite la création d'une nouvelle liste, utilisez le découpage pour extraire les composants de l'année, du mois et du jour :
<code class="python">datetime.date(int(a[:4]), int(a[5:7]), int(a[8:10]))  # ~1.06us</code>
  1. Mappage direct : Une autre option rapide consiste à mapper directement les sous-chaînes sur des entiers à l'aide de la fonction int :
<code class="python">datetime.date(*map(int, a.split('-')))  # ~1.28us</code>

Ces techniques offrent une amélioration significative des performances par rapport à strptime. Par exemple, la méthode de découpage atteint un facteur d'accélération de 8, réduisant considérablement le temps de traitement pour de gros volumes de dattes.

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