Question

我会删除这个问题，因为事实证明这是我的错误。我遇到的瓶颈与网络延迟有关。

我有一个Python应用程序，它将一个包含4096个实数的文本文件作为输入。它看起来像这样：

0.3421,0.1215,..........,1.242

无论我尝试什么方法，都需要Python大约一秒钟才能将文本解析为实际的浮点数Python数组。

请注意，我使用的是Python 3.5

到目前为止，我试过了：

手动解析并使用列表推导创建列表：

arr = [float(val) for val in text.split(',')]

附加'['和']'换行标志并使用eval功能

arr = eval('[' + text + ']')

附加'['和']'换行标志并使用json.loads功能

import json
arr = json.loads('[' + text + ']')

创建Numpy字符串数组并将其数据类型转换为float：

import numpy as np
arr = np.array(text.split(',')).astype(np.float)

使用Numpy的fromstring方法

import numpy as np
arr = np.fromstring(text, sep=',')

这些选项都没有比一秒钟更快。

如何让它更快地转换？

Answer 1

我认为你以某种方式误认了。这是我的结果：

import timeit

timeit.timeit('eval(s)', number=1000,
              setup="import random;"
                    " s = '[' + ','.join(str(random.random())"
                                        " for _ in range(4096)) + ']'")

结果

4.92162881999684

这意味着使用字符串的简单eval需要大约5毫秒。

使用JSON可以更快一点：

timeit.timeit('json.loads(s)', number=1000,
              setup="import random, json;"
                    " s = '[' + ','.join(str(random.random())"
                                        " for _ in range(4096)) + ']'")

结果

1.1105524039994634

我。即〜1.1ms

Answer 2

Python具有与所有其他计算机应用程序一样的限制，如here所示。 1秒实际上是计算4096个数字数组的好时机，考虑到它每1/4096秒经过一个值。

Python：解析由文本表示的长双数组非常慢

2 个答案: