目錄
- 一、總結(jié)
- 二、全面加速（pypy)
- 二、減少文件的打開即with的調(diào)用
- 三、if判斷靠前
一、總結(jié)
1、使用pypy
2、減少函數(shù)化調(diào)用
3、減少文件的打開即with的調(diào)用，將這一調(diào)用放在for循環(huán)前面，然后傳遞至后面需要用到的地方
4、if函數(shù)判斷條件多的盡量在前面
全面加速（pypy)
二、全面加速（pypy)
將python換為pypy,在純python代碼下，pypy的兼容性就不影響使用了，因為一些純python的代碼常常會用pypy進行一下加速
測試代碼，for循環(huán)10000000次
start = time.time()
for i in range(10000000):
print(i,end="\r")
end = time.time()
print(f"耗費時間{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
pypy的耗時為：
而python耗時為
大致三倍，但是循環(huán)越多估計越快，據(jù)說有6倍左右
二、減少文件的打開即with的調(diào)用
原代碼的with在調(diào)用函數(shù)內(nèi)，即每次調(diào)用函數(shù)都要打開并關(guān)閉文件，造成大量耗時
def BMES(word,tag):
with open(r"J:\PyCharm項目\學習進行中\(zhòng)NLP教程\NLP教程\數(shù)據(jù)集\詞性標注\nature2ner.txt","a+",encoding="utf-8")as f_:
if len(word) == 1:
"""單字"""
f_.write(word + " " + f"S-{tag.upper()}" + "\n")
else:
"""多字"""
for index, word_ in enumerate(word):
if index == 0:
f_.write(word_ + " " + f"B-{tag.upper()}" + "\n")
elif 0 index len(word) - 1:
f_.write(word_ + " " + f"M-{tag.upper()}" + "\n")
else:
f_.write(word_ + " " + f"E-{tag.upper()}" + "\n")
#后續(xù)在多個if-elif-else中調(diào)用
耗時為
tqdm預估時間在15~25個小時左右跳動
將with放在循環(huán)前面
如
將with的內(nèi)容作為f_傳遞進來
后的耗時為：
測試如下：
import os, warnings,time,tqdm
def txt(word):
with open("ceshi.txt","a+",encoding="utf-8")as f:
if len(str(word))=2:
word+=100
f.write(str(word)+"\n")
elif 2len(str(word))=4:
word+=200
f.write(str(word)+"\n")
else:
f.write(str(word) + "\n")
if __name__=="__main__":
start = time.time()
for i in tqdm.tqdm(range(100000)):
txt(i)
end = time.time()
print(f"耗費時間{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
耗時結(jié)果為：
將文件的打開即with的調(diào)用放在外面
import os, warnings,time,tqdm
def txt(f,word):
if len(str(word))=2:
word+=100
f.write(str(word)+"\n")
elif 2len(str(word))=4:
word+=200
f.write(str(word)+"\n")
else:
f.write(str(word) + "\n")
if __name__=="__main__":
start = time.time()
with open("ceshi.txt", "a+", encoding="utf-8")as f:
for i in tqdm.tqdm(range(100000)):
txt(f,i)
end = time.time()
print(f"耗費時間{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
耗時為
結(jié)論：快了119倍，而實際加速遠遠大于這個倍數(shù)
三、if判斷靠前
如：
if tag in ["nts", "nto", "ntc", "ntcb", "ntcf", "ntch", "nth", "ntu", "nt"]:
BMES(f_,i2, tag="ORG")
elif tag in ["nb", "nba", "nbc", "nbp", "nf", "nm", "nmc", "nhm", "nh"]:
BMES(f_,i2, tag="OBJ")
elif tag in ["nnd", "nnt", "nn"]:
BMES(f_,i2, tag="JOB")
elif tag in ["nr", "nrf"]:
BMES(f_,i2, tag="PER")
elif tag in ["t"]:
BMES(f_,i2, tag="TIME")
elif tag in ["ns", "nsf"]:
BMES(f_,i2, tag="LOC")
else:
for i3 in list(i2):
f_.write(i3 + " " + f"O" + "\n")
滿足條件的可以先跳出判斷
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