Сначала я проверил% против обратного цитирования. % быстрее. Затем я проверил% (кортеж) против 'string'.format (). Первоначальная ошибка заставила меня думать, что это было быстрее. Но нет. % быстрее.
Итак, вы уже выполняете огромную кучу преобразований с плавающей запятой в самый быстрый способ, которым вы можете сделать это в Python.
Демонстрационный код ниже является уродливым демонстрационным кодом. Пожалуйста, не читайте мне лекции о xrange в зависимости от диапазона или другой педантичности. KThxBye.
Мое специальное и крайне ненаучное тестирование показывает, что (a) операции% (1.234,) на Python 2.5 в linux быстрее, чем операция% (1.234, ...) Python 2.6 в linux, для тестового кода ниже, при условии, что попытка использовать 'string'.format () не будет работать на версиях Python до 2.6. И так далее.
# this code should never be used in production.
# should work on linux and windows now.
import random
import timeit
import os
import tempfile
start = 0
interval = 0.1
amap = [] # list of lists
tmap = [] # list of tuples
def r():
return random.random()*500
for i in xrange(0,10000):
amap.append ( [r(),r(),r(),r(),r(),r()] )
for i in xrange(0,10000):
tmap.append ( (r(),r(),r(),r(),r(),r()) )
def testme_percent():
log_file = tempfile.TemporaryFile()
try:
for qmap in amap:
s = '%g %g %g %g %g %g \n' % (qmap[0], qmap[1], qmap[2], qmap[3], qmap[4], qmap[5])
log_file.write( s)
finally:
log_file.close();
def testme_tuple_percent():
log_file = tempfile.TemporaryFile()
try:
for qtup in tmap:
s = '%g %g %g %g %g %g \n' % qtup
log_file.write( s );
finally:
log_file.close();
def testme_backquotes_rule_yeah_baby():
log_file = tempfile.TemporaryFile()
try:
for qmap in amap:
s = `qmap`+'\n'
log_file.write( s );
finally:
log_file.close();
def testme_the_new_way_to_format():
log_file = tempfile.TemporaryFile()
try:
for qmap in amap:
s = '{0} {1} {2} {3} {4} {5} \n'.format(qmap[0], qmap[1], qmap[2], qmap[3], qmap[4], qmap[5])
log_file.write( s );
finally:
log_file.close();
# python 2.5 helper
default_number = 50
def _xtimeit(stmt="pass", timer=timeit.default_timer,
number=default_number):
"""quick and dirty"""
if stmt<>"pass":
stmtcall = stmt+"()"
ssetup = "from __main__ import "+stmt
else:
stmtcall = stmt
ssetup = "pass"
t = timeit.Timer(stmtcall,setup=ssetup)
try:
return t.timeit(number)
except:
t.print_exc()
# no formatting operation in testme2
print "now timing variations on a theme"
#times = []
#for i in range(0,10):
n0 = _xtimeit( "pass",number=50)
print "pass = ",n0
n1 = _xtimeit( "testme_percent",number=50);
print "old style % formatting=",n1
n2 = _xtimeit( "testme_tuple_percent",number=50);
print "old style % formatting with tuples=",n2
n3 = _xtimeit( "testme_backquotes_rule_yeah_baby",number=50);
print "backquotes=",n3
n4 = _xtimeit( "testme_the_new_way_to_format",number=50);
print "new str.format conversion=",n4
# times.append( n);
print "done"
Я думаю, что вы могли бы оптимизировать свой код, создавая свои TUPLES с плавающей точкой где-то еще, где бы вы ни создавали эту карту, в первую очередь создайте свой список кортежей, а затем примените кортеж fmt_string% следующим образом:
for tup in mytups:
log_file.write( fmt_str % tup )
Мне удалось сократить время на 8,7 секунды до 8,5 секунд, выбрасывая часть создания кортежа из цикла for. Что не так много. У большого мальчика есть форматирование с плавающей запятой, которое, я считаю, всегда будет дорогим.
Альтернатива:
Рассматривали ли вы НЕ написание таких огромных журналов в виде текста, а вместо этого, сохраняя их, используя самый быстрый доступный метод "постоянства", а затем создавая короткую утилиту для вывода их в текст, когда это необходимо? Некоторые люди используют NumPy с очень большими числовыми наборами данных, и не похоже, что они будут использовать построчный дамп для хранения своих вещей. См:
http://thsant.blogspot.com/2007/11/saving-numpy-arrays-which-is-fastest.html