我有一个动态生成正则表达式的应用程序代码从配置中进行一些解析。当对两个变体的性能进行计时时，正则表达式变体捕获OR正则表达式的每个部分明显慢于一个正常的正则表达式。原因是正则表达式模块内部某些操作的开销。>>>importtimeit>>>setup='''...importre...'''#nocapturegroup>>>print(timeit.timeit("re.search(r'hello|bye|ola|cheers','somesayhello,somesaybye,orolaorcheers!')",setup=setup))0.922958850861#withca
我试图用timeit比较两条语句的性能，结果如下:100loops,bestof3:100nsperloop100loops,bestof3:1.96usperloop但是我不知道这些ns和us代表什么，所以不知道哪个更快。 最佳答案 ns代表纳秒。n是常规的SIprefix表示10-9。us表示微秒。在SI中，这将是µs(10-6秒)-u被使用，因为没有µ在ASCII中，但它看起来确实很相似。在您的情况下，这意味着您将100×10-9秒与1.96×10-6秒进行比较-前者几乎快20倍。
我试图用timeit比较两条语句的性能，结果如下:100loops,bestof3:100nsperloop100loops,bestof3:1.96usperloop但是我不知道这些ns和us代表什么，所以不知道哪个更快。 最佳答案 ns代表纳秒。n是常规的SIprefix表示10-9。us表示微秒。在SI中，这将是µs(10-6秒)-u被使用，因为没有µ在ASCII中，但它看起来确实很相似。在您的情况下，这意味着您将100×10-9秒与1.96×10-6秒进行比较-前者几乎快20倍。
我已经用谷歌搜索并在SO上搜索这些缓冲区模块之间的区别。不过，我还是不是很明白，我觉得我看的一些帖子已经过时了。在Python2.7.11中，我使用r=requests.get(url)下载了特定格式的二进制文件。然后我通过了StringIO.StringIO(r.content)、cStringIO.StringIO(r.content)和io.BytesIO(r.content)为解析内容而设计的函数。所有这三种方法都可用。我的意思是，即使文件是二进制文件，使用StringIO仍然是可行的。为什么？另一件事是关于他们的效率。In[1]:importStringIO,cStringI
我已经用谷歌搜索并在SO上搜索这些缓冲区模块之间的区别。不过，我还是不是很明白，我觉得我看的一些帖子已经过时了。在Python2.7.11中，我使用r=requests.get(url)下载了特定格式的二进制文件。然后我通过了StringIO.StringIO(r.content)、cStringIO.StringIO(r.content)和io.BytesIO(r.content)为解析内容而设计的函数。所有这三种方法都可用。我的意思是，即使文件是二进制文件，使用StringIO仍然是可行的。为什么？另一件事是关于他们的效率。In[1]:importStringIO,cStringI
我正在使用sklearn在for循环中运行几种机器学习算法，并想看看每个算法需要多长时间。问题是我还需要返回一个值，并且不想多次运行它，因为每个算法都需要很长时间。有没有一种方法可以使用python的timeit模块或具有类似函数的类似模块来捕获返回值'clf'...defRandomForest(train_input,train_output):clf=ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10)clf.fit(train_input,train_output)returnclf当我这样调用函数时t=Timer(lambda:Ra
我正在使用sklearn在for循环中运行几种机器学习算法，并想看看每个算法需要多长时间。问题是我还需要返回一个值，并且不想多次运行它，因为每个算法都需要很长时间。有没有一种方法可以使用python的timeit模块或具有类似函数的类似模块来捕获返回值'clf'...defRandomForest(train_input,train_output):clf=ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10)clf.fit(train_input,train_output)returnclf当我这样调用函数时t=Timer(lambda:Ra
我有两个形状为NXT和MXT的数组。我想计算T每对可能的行n和m之间的相关系数(来自N和M)。最快、最Pythonic的方法是什么？(在我看来，循环N和M既不快也不像pythonic。)我期待答案涉及numpy和/或scipy。现在我的数组是numpyarrays，但我愿意将它们转换为不同的类型。我希望我的输出是一个形状为NXM的数组。注意当我说“相关系数”时，我的意思是Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient.这里有一些注意事项:numpy函数correlate要求输入数组是一维的。numpy函数corrcoef接受二维数组，但它们必须具
我有两个形状为NXT和MXT的数组。我想计算T每对可能的行n和m之间的相关系数(来自N和M)。最快、最Pythonic的方法是什么？(在我看来，循环N和M既不快也不像pythonic。)我期待答案涉及numpy和/或scipy。现在我的数组是numpyarrays，但我愿意将它们转换为不同的类型。我希望我的输出是一个形状为NXM的数组。注意当我说“相关系数”时，我的意思是Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient.这里有一些注意事项:numpy函数correlate要求输入数组是一维的。numpy函数corrcoef接受二维数组，但它们必须具
使用listcomprehension有什么好处？通过Python中的for循环？主要是为了使其更具人类可读性，还是有其他原因使用列表推导而不是循环？ 最佳答案 列表推导比构建列表的显式for循环更紧凑和:defslower():result=[]foreleminsome_iterable:result.append(elem)returnresultdeffaster():return[elemforeleminsome_iterable]这是因为在list上调用.append()会导致列表对象增长(以block的形式)以单独为
