더 빠른 성능을 위해 Python에서 날짜 구문 분석을 최적화하는 방법은 무엇입니까?
Swift strptime?
'YYYY-MM-DD' 형식의 방대한 날짜를 구문 분석하고 수정하면 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 그렇습니다.
이 프로세스를 가속화하려면 datetime.datetime.strptime(endofdaydate, "%Y-%m-%d").date() 대신 다음 기술을 사용할 수 있습니다. :
datetime.date(*map(int, a.split('-')))
이 접근 방식은 문자열을 세 개의 정수 구성 요소로 분할하고 이를 datetime.date 객체로 압축합니다. 이 최적화를 사용하면 인상적인 8배의 성능 향상을 달성할 수 있습니다.
보다 명확한 접근 방식을 선호하는 경우 다음을 사용할 수 있습니다.
datetime.date(int(a[:4]), int(a[5:7]), int(a[8:10]))
이 기술은 훨씬 더 뛰어난 성능을 제공합니다. 속도가 향상되어 원래 방법에 비해 9배의 성능 향상을 제공합니다.
위 내용은 더 빠른 성능을 위해 Python에서 날짜 구문 분석을 최적화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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