web建站教程
  1. 首页
  2. vuejs
  3. js
  4. 好玩
  5. seo教程
  6. 前端知识
  7. 百度echarts
  8. 更多
    php入门
    nodejs
    mockjs
    reactjs
    mysql
    wordpress
    织梦cms
    帝国cms
    git教程
    IT知识
    模板大全
    休息站

Python代码优化之如何使用更高效的数据结构

311 ℃
           

代码优化是提高Python程序性能的有效方式。下面web建站小编给大家简单介绍一下如何使用更高效的数据结构!

列表查询:用集合代替列表,可以提高查询效率。字典查询:​使用defaultdict可以避免KeyError。用pandas DataFrame和Series替换纯列表。

示例代码如下:

import collections
import pandas as pd
list1 = [1, 2, 6, 4, 2, 3, 2]

# 普通列表查询
list1.count(2)

# 使用集合
set1 = set(list1)
list1.count(2)

# 使用defaultdict避免KeyError
dd = collections.defaultdict(int)
for k in list1:
dd[k] += 1
dd[2]

# 使用pandas
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 6, 4, 2, 3, 2]})
df['col1'].value_counts()[2]

Python代码优化之如何避免过度优化

Python代码优化之如何避免不必要的计算

标签: Python代码优化

上面是“Python代码优化之如何使用更高效的数据结构”的全面内容,想了解更多关于 后端开发 内容,请继续关注web建站教程。

当前网址:https://ipkd.cn/webs_12381.html

声明:本站提供的所有资源部分来自互联网,如果有侵犯您的版权或其他权益,请发送到邮箱:admin@ipkd.cn,我们会在看到邮件的第一时间内为您处理!

当前位置: 网站首页 > 后端开发
本文共计411个字,预计阅读时长3分钟
生活小工具,收录了80多款小工具
上一篇: 阿里巴巴普惠体3.0字体已经更新(最强中文字体)
下一篇: 跨平台划词翻译、截图翻译工具——Pot划词翻译
x 打工人ai神器