Python에서 날짜 구문 분석을 어떻게 가속화할 수 있습니까?

strptime으로 날짜 구문 분석 가속화

Python의 datetime.datetime.strptime()을 사용하여 'YYYY-MM-DD' 형식의 날짜 구문 분석 함수는 많은 양의 날짜를 처리할 때 성능 병목 현상이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 날짜 구문 분석 프로세스 속도를 높이는 효율적인 대안을 탐구합니다.

표준 strptime() 메서드는 포괄적인 형식 사양 세트를 사용하여 날짜 문자열을 해석합니다. 이러한 유연성은 가치가 있지만 계산 오버헤드가 발생합니다. 이를 완화하려면 날짜를 일관된 형식으로 처리할 때 보다 효율적인 접근 방식을 권장합니다.

제안된 솔루션에는 Python의 문자열 조작 기능을 사용하여 날짜 문자열을 구성 요소(연도, 월, 일)로 수동으로 구문 분석하는 작업이 포함됩니다. . strptime()의 복잡한 형식 사양을 피함으로써 상당한 성능 향상을 얻을 수 있습니다.

구체적인 예로 strptime()과 수동 구문 분석 접근 방식을 비교하는 벤치마크는 놀라운 결과를 가져옵니다.

datetime.datetime.strptime(a, '%Y-%m-%d').date()       # 8.87us

datetime.date(*map(int, a.split('-')))                 # 1.28us

수동 구문 분석 방법은 strptime()보다 7배 더 성능이 뛰어나 성능 문제를 효과적으로 해결합니다.

명시적 문자열 분할을 활용하면 추가 최적화가 가능합니다.

datetime.date(int(a[:4]), int(a[5:7]), int(a[8:10]))   # 1.06us

이 방법 , 각 날짜 구성 요소가 문자열에서 고정 위치를 차지한다는 사실을 활용하여 strptime()에 비해 인상적인 8배 개선을 달성합니다.

수동 구문 분석 접근 방식이나 명시적 슬라이싱이 포함된 향상된 버전을 사용하면 'YYYY-MM-DD' 형식의 대용량 날짜 처리 속도가 대폭 향상되었습니다.

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