YYYY-MM-DD 形式からの日付解析を高速化するにはどうすればよいですか?

YYYY-MM-DD 形式からの日付解析の最適化

大量の「YYYY-MM-DD」の解析を必要とするアプリケーションの場合日付をフォーマットすると、パフォーマンスが懸念される可能性があります。この記事では、日付の解析と操作のプロセスを高速化する方法について説明します。

主なボトルネックは、日付の文字列表現を datetime オブジェクトに変換する strptime() 関数にあります。これを軽減するには、解析ロジックの手動実装を使用することを検討してください。

<code class="python">datetime.date(*map(int, a.split('-')))</code>

このアプローチでは、日付文字列をその構成部分に分割し、strptime() 関数をバイパスして直接整数に変換します。これにより、7 倍という驚異的な高速化が達成されます。

さらに、文字列操作自体を最適化することで、さらなる改善がもたらされる可能性があります。日付文字列の明示的なスライスは、split() の使用よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

<code class="python">datetime.date(int(a[:4]), int(a[5:7]), int(a[8:10]))</code>

この手法により、パフォーマンスがさらに 20% 向上し、元の strptime() 実装と比較して合計 8 倍の高速化が実現します。

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