Wie optimiert man die Datumsanalyse in Python für eine schnellere Leistung?

Eine Swift-Strpzeit?

Das Parsen einer großen Anzahl von Datumsangaben im Format „JJJJ-MM-TT“ und deren Änderung kann zu einem Leistungsengpass führen , insbesondere beim Umgang mit großen Datenmengen.

Um diesen Prozess zu beschleunigen, können Sie die folgende Technik anstelle von datetime.datetime.strptime(endofdaydate, "%Y-%m-%d").date() verwenden :

datetime.date(*map(int, a.split('-')))

Dieser Ansatz teilt die Zeichenfolge in drei ganzzahlige Komponenten auf und packt sie in ein datetime.date-Objekt. Mit dieser Optimierung können Sie eine beeindruckende 8-fache Leistungssteigerung erzielen.

Wenn Sie einen expliziteren Ansatz bevorzugen, können Sie Folgendes verwenden:

datetime.date(int(a[:4]), int(a[5:7]), int(a[8:10]))

Diese Technik führt zu einem noch größeren Ergebnis Geschwindigkeitssteigerung, die eine 9-fache Leistungssteigerung im Vergleich zur ursprünglichen Methode bietet.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie optimiert man die Datumsanalyse in Python für eine schnellere Leistung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!