针对大型数据集优化 Python 代码的性能

Question

我有一个处理大型数据集的 Python 脚本，我正在寻找优化其性能的方法。该代码目前需要大量时间才能运行，我想知道是否有任何策略或最佳实践可以遵循以提高其效率。

# Load large dataset into memory
data = load_large_dataset()

# Process each data point
results = []
for item in data:
    # Perform complex calculations
    result = perform_calculations(item)

    # Store result
    results.append(result)

# Further processing on results
final_output = process_results(results)

# Output final result
print(final_output)

对于如何优化此代码的任何建议或建议，我将不胜感激。是否有任何我应该考虑的特定 Python 库或技术？如何并行计算以利用多个 CPU 内核？任何关于提高内存使用率或减少不必要计算的指导都将非常有帮助。

提前感谢您的帮助。

Answer 1

以下是优化处理大型数据集的 Python 脚本的一些意见和建议： 使用高效的数据结构：考虑使用 NumPy 数组、pandas DataFrames 或 Dask 数组等高效数据结构来存储和操作大型数据集。这些库针对性能进行了优化，可以比 Python 的内置数据结构更有效地处理大量数据。 向量化操作：如果您使用的是 NumPy 或 pandas，请尝试向量化您的计算而不是使用循环。矢量化操作在数组上按元素执行，并且比循环快得多，因为它们利用低级优化和并行性。 并行化您的代码：您可以使用多处理、并发.futures 或 joblib 等库并行化您的计算以利用多个 CPU 内核。这是一个使用多处理的例子：

from multiprocessing import Pool  
  
def perform_calculations_parallel(item):  
    # Perform complex calculations  
    result = perform_calculations(item)  
    return result  
  
if __name__ == '__main__':  
    data = load_large_dataset()  
    with Pool() as p:  
        results = p.map(perform_calculations_parallel, data)  

4. 使用即时 (JIT) 编译：您可以使用 Numba 等 JIT 编译器来加速代码。 Numba 可以在运行时将您的 Python 函数编译为机器代码，这可以显着提高性能。这是一个使用 Numba 的例子：

import numba  
  
    @numba.jit(nopython=True)  
    def perform_calculations_optimized(item):  
        # Perform complex calculations  
        result = perform_calculations(item)  
        return result  
  
    results = [perform_calculations_optimized(item) for item in data]  

5. 优化内存使用：使用生成器而不是列表一次处理一个项目的数据，减少内存使用。您还可以使用 memory_profiler 等工具来分析内存使用情况并确定潜在的优化。
6. 分析您的代码：使用 Python 的内置分析工具（如 cProfile）或外部工具（如 Py-Spy）来识别代码中的性能瓶颈。这将帮助您专注于优化脚本中最耗时的部分。
7. 缓存结果：如果你的计算代价高昂且重复，请考虑使用记忆技术或 Python 内置的 functools.lru_cache 来缓存结果。
8. 审查您的算法：确保您使用的是针对特定用例的最有效算法。有时，更改算法可以显着提高性能。

通过应用这些技术，您应该能够优化脚本的性能并减少处理大型数据集所需的时间。