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Python代码优化之如何使用更高效的数据结构

453 ℃

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

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本文共计411个字,预计阅读时长3分钟
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