在你的工作階段中已載入一個包含 480 位超級英雄的清單(名為 heroes)。你想分析將這個 heroes 清單轉換為集合所需的執行時間。你不想使用 %timeit 的預設設定,而是要每次僅使用 5 次執行(runs),且每次執行包含 25 個迴圈(loops)。
heroes
%timeit
當你使用 %timeit,並且要設定每次僅執行 5 次且每次執行包含 25 個迴圈時,正確的語法是什麼?
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在本章中,你會了解撰寫高效 Python 程式碼的意義。你將探索 Python Standard Library,認識 NumPy 陣列,並練習使用部分 Python 內建工具。本章將為後續主題打下基礎。
在本章中,你會學到如何收集並比較不同寫法的執行時間。你將練習使用 line_profiler 與 memory_profiler 套件,為你的程式碼做剖析並找出瓶頸。然後,你會把所學付諸實作,以高效的 Python 寫法取代這些瓶頸。
當前練習
本章涵蓋更進一步的效率技巧。你會認識幾個有助於撰寫高效程式的實用內建模組,並練習使用集合論。接著,你會學到 Python 中的各種迴圈模式,以及如何讓它們更有效率。
本章將簡要介紹如何高效處理 pandas DataFrame。你會學到在 DataFrame 上進行走訪的多種方式。接著,你會了解如何有效率地把函式套用到 DataFrame 中的資料。