如何优化Step 3
中的列表理解语句?
背景:
在现实世界中:
r
包含大约 500 个元素和a
包含约 100 万个元素请注意,Step 3
是 r
和 a
上的嵌套循环。因此,这需要很多时间。为简单起见,以下代码中的 r
和 a
被缩短。
我还提到了这个函数 some_heavy_calculation()
,用于背景目的。这个函数这里就不展开了,但是由于它也被调用了len(r) * len(a)
次,所以也消耗了很多时间。
为了加快速度,我注意到通过引入“更快”的替代方案,我可以避免 90-95% 的 some_heavy_calculation()
调用。唯一的问题是 Step 3
现在需要很多时间。事实上,这一步消耗的时间比我能节省的时间还要多。
def some_heavy_calculation(rules, data) -> list:
# ...
return []
# r = input rules
r = ['x', 'y', 'z']
# a = input data
a = [7, 7, 7, 4, 4, 2, 2, 8, 2, 9, 4, 4, 8, 7 ]
#########
# Slow alternative: b = result of some_heavy_calculation(r, a)
# b = expected result, size: [ r x a ]
b = [[True, True, True, True, True, True, True, True, True, False, True, True, True, True],
[True, True, True, False, False, True, True, True, True, False, False, False, True, True],
[False, False, False, True, True, False, False, True, False, False, True, True, True, False]]
#########
#########
# Faster:
# Since these steps avoids 90-95 % of all the calls to some_heavy_calculation()
#
# Step 1: c = a in order, but without duplicates
c = [7, 4, 2, 8, 9 ]
# Step 2: d = result of calculation, size: [ r x c ]
d = [[True, True, True, True, False ],
[True, False, True, True, False ],
[False, True, False, True, False ]]
# Step 3: e = should equal b
e = [[d[ri][next(ci for ci, cv in enumerate(c) if cv == av)] for ai, av in enumerate(a)] for ri, rv in enumerate(r)]
#########
str(b) == str(e) # <--- returns True
答案 0 :(得分:1)
在我看来,您需要的是一个名为 memoization 的模式。
有一个 functools.cache
装饰器(对于 Python < 3.9,您可以使用 lru_cache
),您可以这样使用:
func tetherAmount(addrHex string) {
conn, err := ethclient.Dial("https://mainnet.infura.io/v3/[api_here]")
if err != nil {
log.Fatal("Whoops something went wrong!", err)
}
contract, err := NewTetherToken(common.HexToAddress("0xdAC17F958D2ee523a2206206994597C13D831ec7"), conn)
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to initiate contract: %v", err)
}
amount, _ := contract.BalanceOf(&bind.CallOpts{}, common.HexToAddress(addrHex))
decimals, _ := contract.Decimals(&bind.CallOpts{})
fmt.Println("amount:", float64(amount.Int64())/math.Pow(float64(10), float64(decimals.Int64())))
}
使用 memoization 可以有效地对每个值进行一次计算(如您所见,节省了 90-95%),而且还以内存高效的方式(无需组合许多大型列表或数组)。
另一个潜在的优化是使用 import functools
@functools.cache
def some_heavy_calculation_per_item(rules, value) -> bool:
# ...
return []
def some_heavy_calculation(rules, data) -> list:
# ...
returned = []
for value in data:
returned.append(some_heavy_calculation_per_item(rules, value))
return returned
而不是在 yield
函数中构造列表,但这取决于您使用结果的方式 - 如果逐个值,那么 some_heavy_calculation
ing 会改进表现。如果您需要完整的列表 - 那么它根本无济于事。