昨天给大家介绍了Java 16中的Stream增强，可以直接通过toList()来转换成List。...处理结果的区别，其实上一篇文章和视频里都有说： Stream.toList()返回的List是不可变List，不能增删改 Collectors.toList()返回的是个普通的List，可以增删改 Collectors.toUnmodifiableList...()返回的List是不可变List，不能增删改 而至于性能的话，今天我们就来测试一下，看看哪个性能更好。...()的性能要各方面都要好于Collectors.toList()和Collectors.toUnmodifiableList()。...，Stream.toList()的性能在各方面依然都要好于Collectors下的方法。
在.NET Core之前的版本中，其实已经在博客中介绍了在该版本中发现的重大性能改进。...NET 5已经实现了许多性能改进，尽管直到今年秋天才计划发布最终版本，并且到那时很有可能会有更多的改进，但是还要强调一下，现在已提供的改进。...我们还发现，当使用c#而不是C时，有更多的贡献者对探索性能改进感兴趣，而且更多的人以更快的速度进行实验，从而获得更好的性能。 然而，我们从移植中看到了更直接的性能改进。...但并不是所有的集合类型都是这样的:有些更专门用于特定的数据类型，而这样的集合在。net 5中也可以看到性能的改进。位数组就是这样的一个例子，与几个PRs这个释放作出重大改进，以其性能。...Linq代码基，特别是提高性能。这个流程已经放缓了，但是.NET 5仍然可以看到LINQ的性能改进。 OrderBy有一个值得注意的改进。
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。...但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...这一部分的统计数据来自： https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html 4 第三方库并行库 由于Pandas的一些操作都是单核的，往往浪费其他核的计算时间，因此有一些第三方库对此进行了改进...Pandas官方也写了一篇性能优化的文章，非常值得阅读： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/enhancingperf.html
昨天看到 “性能相差7千倍的ToString方法”这篇文章，对于作者这种良好的性能意识和探索精神很佩服，以前还真没注意到这点。...不过，用switch的做法，个人觉得虽然性能上去了，但是可维护性就下来了，以后该枚举要增加或删除一项，这段switch代码都要改一下，其实该问题的关键就是反射带来的性能损耗，在调用枚举的ToString...EnumLoginErrorNames.Add(_values[i], _names[i]); } } } 这样处理后的性能测试代码...：(asp.net页中测试的，主要只是对比一下跟传统ToString方法的差异而已) protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)...但是也应该看到，这是一种空间换时间的做法，避开了反射，但是系统需要额外存储一个字典对象，占用的内存要比原来多一些。 最后：本文仅为技术探讨，没有哪个最好之说，具体如何使用，大家自己酌情考虑。
NET 5已经实现了许多性能改进，尽管直到今年秋天才计划发布最终版本，并且到那时很有可能会有更多的改进，但是还要强调一下，现在已提供的改进。...我们还发现，当使用c#而不是C时，有更多的贡献者对探索性能改进感兴趣，而且更多的人以更快的速度进行实验，从而获得更好的性能。 然而，我们从移植中看到了更直接的性能改进。...，dotnet/runtime#35194改进了char的性能。...但并不是所有的集合类型都是这样的:有些更专门用于特定的数据类型，而这样的集合在。net 5中也可以看到性能的改进。位数组就是这样的一个例子，与几个PRs这个释放作出重大改进，以其性能。...Linq代码基，特别是提高性能。这个流程已经放缓了，但是.NET 5仍然可以看到LINQ的性能改进。 OrderBy有一个值得注意的改进。
这一系列的特点是对.NET 世界中许多不同的主题进行研究、比较性能。正如标题所说的那样，本章节在于.NET7 中的性能改进。...通过这个新版本，微软提供了一些大的性能改进。这篇 .NET 性能系列的第一篇文章，是关于从.NET6 到.NET7 最值得注意的性能改进。....NET7 所展示的性能改进有多大。...我们无法看到这两种方法之间的性能影响。然而，我们可以看到的是在堆内存分配方面有很大的改进，这将显著减少垃圾收集，从而节省一些 GC 时间。...Guid 相等比较 有一项改进，肯定会导致现代应用程序的性能大增，那就是对Guid相等比较的新实现。
前言 Pandas 2.1于2023年8月30日发布。跟随本文一起看看这个版本引入了哪些新内容，以及它如何帮助用户改进Pandas的工作负载。它包含了一系列改进和一组新的弃用功能。...Pandas 2.1在Pandas 2.0中引入的PyArrow集成基础上进行了大量改进。本文主要关注了对新功能的支持，这些新功能有望在Pandas 3.0中成为默认功能。...Pandas团队花了相当长的时间研究了这个问题。第一个基于PyArrow的字符串dtype在pandas 1.3中可用。它有潜力将内存使用量减少约70％并提高性能。...改进的PyArrow支持 Pandas团队在pandas 2.0中引入了基于PyArrow的DataFrame。Pandas团队过去几个月的主要目标之一是改进pandas内部的集成。...结论 本文介绍了几个改进，这些改进将帮助用户编写更高效的代码。这其中包括性能改进，更容易选择PyArrow支持的字符串列和写入时复制（Copy-on-Write）的进一步改进。
跟着博主的脚步，每天进步一点点 ? ? Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。...但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...这一部分的统计数据来自： https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html 4 第三方库并行库 由于Pandas的一些操作都是单核的，往往浪费其他核的计算时间，因此有一些第三方库对此进行了改进...Pandas官方也写了一篇性能优化的文章，非常值得阅读： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/enhancingperf.html
尽管它每帧最多只支持256种颜色，压缩性能很差，而且不能包含音轨，但该格式的简单使其在电子邮件、论坛、社交媒体等应用中，以及在不支持现代替代品的传统系统中仍占据主导地位。...由于该格式的限制，许多声称支持 GIF的平台实际上使用的是 h.264，这种格式被配置为在没有音频的情况下循环播放，以模拟实际的GIF。...与任何视频编码系统一样,我们需要考虑如何在保持合理的文件大小和编码时间的同时尽可能保持高质量。但由于压缩格式的能力有限,我们必须解决一些特有的相关问题，涉及图像量化、时间优化、速率控制和性能。...然后，FFmpeg获取量化和抖动图像及其调色板，并将它们编码为实际的GIF格式。 为了提高量化质量和压缩性能，我们采用了预处理步骤来减少时间冗余。...GIF 创建系统的活动示意图 由于年代久远和格式的低复杂性，GIF永远不会像它们的源视频那样好看，但我们仍然有一些针对质量和性能的改进工作。
受到 由Stephen Toub 发布的关于 .NET 性能的博客的启发，我们正在写一篇类似的文章来强调ASP.NET Core 在6.0 中所做的性能改进。...的一部分使用Span来提高性能。...这些改进来自于对象池的改进，智能检查是否启用了遥测技术，以及添加一个选项，当你知道你的应用程序安全地使用DbContext时，可以选择退出线程安全检查。...请参阅发布实体框架核心6.0预览版4:性能版的博客文章，其中详细强调了许多改进。...不幸的是，在基准测试中看到性能改进是不可能的，因为它需要一堆内部类型，所以我将在此处包含来自 PR 的数字，如果您有兴趣运行它们，PR 包括可以运行的基准反对内部代码。
但是，如果有一种方法能够令你继续沿用熟悉的 pandas API，同时大幅加快处理速度，并能在内存较小的机器上处理先前难以想象的大数据集，你会尝试吗？...天才的不仅在于它的性能，在于你几乎感受不到它与 pandas 的差异——零学习成本，只需更改一行 import 语句。 无论你在数据探索、清洗还是转换环节，Modin 都能让这一过程更加流畅。...快速读写 import modin.pandas as pd # 用Modin 读取 CSV 文件，享受加速效果 df = pd.read_csv("massive_dataset.csv") 更多内存管理和性能选项...Modin 提供了更先进的功能，帮助你管理内存和提升性能，如通过不加载到内存中的方式处理大型数据集。...不妨比较一下使用 Modin 和原生 pandas 在处理大型 CSV 文件时的耗时，这将是一次很有启发性的实践。
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas...对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法，希望能对你有所帮助！...一、数据读取的优化 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节，pandas中也内置了许多数据读取的函数，最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据，那不同格式的文件读取起来有什么区别呢...所以对于日常的数据集（大多为csv格式），可以先用pandas读入，然后将数据转存为pkl或者hdf格式，之后每次读取数据时候，便可以节省一些时间。.../fast-flexible-pandas/ 3、https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html 【完】 如果你觉得文章还不错，请大家点赞分享下。
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。...但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...这一部分的统计数据来自： https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html 4 第三方库并行库 由于Pandas的一些操作都是单核的，往往浪费其他核的计算时间，因此有一些第三方库对此进行了改进...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。
Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。...所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助 数据生成 为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的...在使用CSV进行的操作中，首先建议使用datatable库将pandas转换为datatable对象，并在该对象上执行读写操作这样可以得到更快的结果。...所以有必要在这方面选择最快的方法。我们可以使用Pandas的iterrows和itertuples方法，让我们将它们与常规的for循环实现进行比较。...还有一些单独的Python包，如dask、vaex、koalas等，它们都是构建在pandas之上或承担类似的功能，也可以进行尝试。 作者：Okan Yenigün
但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高，而且有时候占用大量内存，并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll￢ω￢)，今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法...1.使用Pandas on Ray ---- Pandas on Ray 主要针对的是希望在不切换 API 的情况下提高性能和运行速度的 Pandas 用户。...Pandas on Ray 实现了Pandas 的大部分API 功能，可已作为Pandas的一个子集，其主要是利用并行化进行加速。...Wall time: 3.8 s apply函数比iterrow提高了4倍 1.3直接使用内置函数进行计算 Dataframe、Series具有大量的矢量函数，比如sum,mean等，基于内置函数的计算可以让性能更好...for循环可以取得显著的性能提升，第三种方法是通过对存储类型的设置或转换来优化pandas内存使用。
Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。...import pandas as pd import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) 如上图所示，只要在应用之前添加一个快速调用...，你就可以用一个单词来运行你的Pandas应用程序了。...github.com/jmcarpenter2/swifter 原文链接： https://towardsdatascience.com/one-word-of-code-to-stop-using-pandas-so-slowly
Python Pandas 高级教程：性能优化技巧 Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一，但在处理大型数据集时，性能可能成为一个挑战。...使用 Pandas 的内置函数 Pandas 提供了多个优化的内置函数，例如 apply、map、transform 等，它们在执行时会更高效。...使用 Pandas Profiling 进行性能分析 Pandas Profiling 是一个用于生成数据报告的库，可以帮助你了解数据集的性能瓶颈。...性能测试与优化 使用 %timeit 或 timeit 模块对不同的实现方式进行性能测试，并选择最优的方法。...# 使用 %timeit 进行性能测试 %timeit df['new_column'] = df['old_column'] * 2 通过结合以上技巧，你可以有效地优化 Pandas 代码，提高处理大型数据集的效率
如下我们会介绍一些优化秘籍：里面包含了 代码层面的优化，以及可以无脑使用的性能优化扩展包。 1、NumExpr NumExpr 是一个对NumPy计算式进行的性能优化。...此外，Numba还支持GPU加速、矢量化加速方法，可以进一步达到更高的性能。...随着数据量的猛增，CuPy的性能提升会更为明显。...4、pandas使用技巧 更多pandas性能提升技巧请戳官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/enhancingperf.html...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理，以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。
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