Python 代码优化：提高运行效率案例

原创 青旅半醒 2025-02-21 05:27 43阅读 0赞

在Python编程中，常常需要考虑如何提高代码的运行效率。以下是一个具体的案例，我们将使用Pandas库处理大数据集。

原始代码：

  1. import pandas as pd
  3. # 假设有一个大CSV文件
  4. df = pd.read_csv('large_dataset.csv')
  6. # 对数据进行一些计算操作
  7. result = df.groupby('category').sum()['value']
  9. print(result)

优化后的代码：

  1. import pandas as pd
  3. # 提前读取和分块处理数据
  4. chunk_size = 10 ** 6  # 假设数据集大小约为1亿行
  5. chunks = []
  6. for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size)):
  7.     chunks.append(chunk)
  9. # 并行计算每个分类的总值
  10. result_chunks = []
  11. for chunk in chunks:
  12.     result_chunk = chunk.groupby('category').sum()['value']
  13.     result_chunks.append(result_chunk)
  15. # 合并结果
  16. final_result = pd.concat(result_chunks, ignore_index=True))
  18. print(final_result.iloc[0])  # 输出第一个分类的总值

优化方法：

  1. 分块处理数据：使用Pandas的read_csv函数读取大文件，并设置chunksize参数进行分块处理。

  2. 并行计算：对分块后的数据，可以使用Python的多进程或多线程库（如multiprocessing）进行并行计算。

  3. 结果合并：最后将所有分类的总值合并成一个结果。

通过以上方法，我们可以有效地优化处理大数据集的Python代码。

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