您将寻找什么来告诉您采取什么策略（向量化，使用numba优化函数，制作C函数等）来优化长时间运行或需要大量内存的代码？
探查器会告诉您哪些函数正在占用资源，但您如何知道是否值得花时间对其进行优化。
仅数据的性质（数据帧的大小，文件系统中的数据的大小，数据类型）能否提供线索？
你怎么知道什么时候放弃？
例如，此question
正在寻求优化加载多个文件，但似乎
IO受限，因为即使使用多重处理也无济于事。
我不是在问如何优化代码，而是在试图提高效率时，特别是在使用熊猫时，如何知道该朝哪个方向
。编辑：优化代码时，我们只是“知道”从哪里开始。我们称其为“直觉”，但这必须基于 something 。 某事是什么，这可能是我的问题。
答案 0 :(得分：0)
没有用于优化代码的奇迹公式，但是可以使用一种工具来评估一种选择相对于另一种选择的效率。
timeit模块（此模块避免了许多用于测量执行时间的常见陷阱）time命令（您还将对Python本身进行计时，这就是为什么时间不准确的原因）更改您的代码，看看哪个更快，就是这样。
另一个建议可能是并不总是将所有内容加载到内存中。并在使用数据时加载数据，它可能会更有效率，但不一定要测试。