Python での日付解析を最適化してパフォーマンスを向上させる方法?

Swift strptime?

膨大な数の日付を「YYYY-MM-DD」形式で解析して変更すると、パフォーマンスのボトルネックになる可能性があります特に大規模なデータセットを扱う場合。

このプロセスを高速化するには、datetime.datetime.strptime(endofdaydate, "%Y-%m-%d").date() の代わりに次の手法を使用できます。 :

datetime.date(*map(int, a.split('-')))

このアプローチでは、文字列を 3 つの整数コンポーネントに分割し、それらを datetime.date オブジェクトにパックします。この最適化により、8 倍の大幅なパフォーマンス向上を達成できます。

より明示的なアプローチを希望する場合は、次の方法を使用できます。

datetime.date(int(a[:4]), int(a[5:7]), int(a[8:10]))

この手法により、さらに優れたパフォーマンスが得られます。速度が向上し、元の方法と比較して 9 倍のパフォーマンスが向上します。

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