我正在回答这个question，我更喜欢这里的生成器表达式并使用了这个，我认为这会更快，因为生成器不需要先创建整个列表:>>>lis=[['a','b','c'],['d','e','f']]>>>'d'in(yforxinlisforyinx)TrueLevon在他的solution中使用了列表理解。,>>>lis=[['a','b','c'],['d','e','f']]>>>'d'in[jforiinmylistforjini]True但是当我做这些LC的timeit结果比生成器快时:~$python-mtimeit-s"lis=[['a','b','c'],['d','e','
有没有比下面的示例更快的方法来查找PandasDataFrame中最长字符串的长度？importnumpyasnpimportpandasaspdx=['ab','bcd','dfe','efghik']x=np.repeat(x,1e7)df=pd.DataFrame(x,columns=['col1'])printdf.col1.map(lambdax:len(x)).max()#result-->6使用IPython的%timeit计时时，运行df.col1.map(lambdax:len(x)).max()大约需要10秒。 最佳答案
有没有比下面的示例更快的方法来查找PandasDataFrame中最长字符串的长度？importnumpyasnpimportpandasaspdx=['ab','bcd','dfe','efghik']x=np.repeat(x,1e7)df=pd.DataFrame(x,columns=['col1'])printdf.col1.map(lambdax:len(x)).max()#result-->6使用IPython的%timeit计时时，运行df.col1.map(lambdax:len(x)).max()大约需要10秒。 最佳答案
这是一个简单程序的大纲#somepre-definedconstantsA=1B=2#functionthatdoessomethingcriticaldeffoo(num1,num2):#dosomething#mainprogram....dosomethingtoAandBforiinrange(20):#dosomethingtoAandB#andupdateAandBduringeachiterationimporttimeitt=timeit.Timer(stmt="foo(num1,num2)")printt.timeit(5)我只是不断收到“未定义全局名称foo”...
这是一个简单程序的大纲#somepre-definedconstantsA=1B=2#functionthatdoessomethingcriticaldeffoo(num1,num2):#dosomething#mainprogram....dosomethingtoAandBforiinrange(20):#dosomethingtoAandB#andupdateAandBduringeachiterationimporttimeitt=timeit.Timer(stmt="foo(num1,num2)")printt.timeit(5)我只是不断收到“未定义全局名称foo”...
我正在尝试构建一个工具来测试我的互联网连接延迟，更具体地说是网站加载时间。我想用pythonrequests加载部分的模块。问题是，它没有内置功能来衡量获得完整响应所需的时间。为此，我想我会使用timeit模块。我不确定的是，如果我像这样运行timeit:t=timeit.Timer("requests.get('http://www.google.com')","importrequests")我真的在测量响应到达所需的时间，还是构建、发送、接收请求等所需的时间？我猜我可能会忽略那个执行时间，因为我正在测试延迟很长(约700毫秒)的网络？有没有更好的方式以编程方式做到这一点？
我正在尝试构建一个工具来测试我的互联网连接延迟，更具体地说是网站加载时间。我想用pythonrequests加载部分的模块。问题是，它没有内置功能来衡量获得完整响应所需的时间。为此，我想我会使用timeit模块。我不确定的是，如果我像这样运行timeit:t=timeit.Timer("requests.get('http://www.google.com')","importrequests")我真的在测量响应到达所需的时间，还是构建、发送、接收请求等所需的时间？我猜我可能会忽略那个执行时间，因为我正在测试延迟很长(约700毫秒)的网络？有没有更好的方式以编程方式做到这一点？
我需要能够将numpyarray存储在dict中以进行缓存。哈希速度很重要。array表示索引，因此虽然对象的实际身份并不重要，但值才是。可变性不是问题，因为我只对当前值感兴趣。为了将其存储在dict中，我应该散列什么？我目前的做法是使用str(arr.data)，在我的测试中比md5快。我从答案中结合了一些例子来了解相对时间:In[121]:%timeithash(str(y))10000loops,bestof3:68.7usperloopIn[122]:%timeithash(y.tostring())1000000loops,bestof3:383nsperloopIn[123
我需要能够将numpyarray存储在dict中以进行缓存。哈希速度很重要。array表示索引，因此虽然对象的实际身份并不重要，但值才是。可变性不是问题，因为我只对当前值感兴趣。为了将其存储在dict中，我应该散列什么？我目前的做法是使用str(arr.data)，在我的测试中比md5快。我从答案中结合了一些例子来了解相对时间:In[121]:%timeithash(str(y))10000loops,bestof3:68.7usperloopIn[122]:%timeithash(y.tostring())1000000loops,bestof3:383nsperloopIn[123
有时您必须使用列表推导将所有内容转换为字符串，包括字符串本身。b=[str(a)forainl]但我必须这样做吗:b=[aiftype(a)==strelsestr(a)forainl]我想知道字符串上的str是否已优化到足以不创建字符串的另一个副本。我试过了:>>>x="aaaaaa">>>str(x)isxTrue但这可能是因为Python可以缓存字符串并重用它们。但是对于字符串的任何值，这种行为是否得到保证？ 最佳答案 测试一个对象是否已经是一个字符串比总是转换为一个字符串要慢。那是因为str()方法也进行完全相同的测试(对象
