相关疑难解决方法(0)

我正在尝试优化 pyOpenCL 程序。出于这个原因，我想知道是否有办法分析程序并查看大部分时间需要在哪里。

你知道如何解决这个问题吗？

提前
致谢安迪

编辑：例如，用于 CUDA 的 nvidias nvprof 可以用于 pyCuda，但不适用于 pyOpenCL。

我在一些代码上运行了cprofile,其中包括执行大部分工作的几个线程.当我查看分析的输出时,我看到没有记录在线程内调用的所有函数.我确信他们被称为,因为他们做的事情很容易看到,如写入数据库等.

cProfile不会分析线程吗？我错过了什么吗？

我正在运行我的代码,包括查找平均值.在~600万行CSV(ssm_resnik.txt)中,第一行是一个引用,第二行是另一行,第三行是2个引用之间的"距离".这些距离由生物标准任意定义,对此问题不重要.大多数参考文献将与大多数参考文献相对应,因此具有超过6百万行的巨大CSV.在另一个CSV(all_spot_uniprot.txt)中,我有~3600个点(第一列),每个点都有一个或多个引用(第三列).这些值与巨大的CSV相同.我需要将第二个文件的3600个spot ref中的每一个与同一个文件中的所有其他3600-1 ref进行比较.所有可能的组合(如果存在)都位于第一个巨大的CSV文件(ssm_resnik.txt)中.对于all_spot_uniprot.txt,每个2 spot ref将作为对应引用的迭代器(在第三列中),并将迭代巨大的CSV文件,如果存在,则显示两个"VS"引用的值.

我的代码有什么问题？那么......每次迭代10秒,3600*3600*10 = 129.600.000秒= 1500天(差不多5年).这发生在我的核心i3中,但在mac中.下面是我的代码和每个文件的一部分.请指教.有任何代码设计缺陷吗？有一些方法可以减少计算时间吗？提前致谢...

import csv

spot_to_uniprot=open('all_spot_uniprot.txt', 'rbU')
STU=csv.reader(spot_to_uniprot, delimiter='\t')

uniprot_vs_uniprot=open('ssm_resnik.txt', 'rbU')
allVSall= csv.reader(uniprot_vs_uniprot, delimiter='\t')

recorder=open('tabela_final.csv', 'wb')
fout=csv.writer(recorder, delimiter='\t', quotechar='"')

dict_STU={} #dicionário 'spot to uniprot'
dict_corresp={} #for each pair of uniprot ref as key and as value
#a list of lists with the first list as one spot and the second list is the spot+1
dict_corresp_media={}##average of one spot to other
total_correspondencias_x_y=[]
_lista_spot=[]
lista_spot=[]
lista_temp=[]
lista_CSV=[]

for a in STU:
    _lista_spot.append(int(a[0]))
    if a[0] not in …

我编写了一个Python脚本,但是运行它比我预期的要花费更长的时间,并且我没有明显的候选者在脚本占用运行时的特殊行.

我可以在代码中添加任何内容来检查每条线路的运行时间吗？

非常感谢.

我刚刚在python中编写了我的第一个程序,我已经将所有函数都写在一个模块中,我只是通过将输入文件作为参数从命令行执行它并且它起作用.但是当我给出一个大数据集时,我的程序会持续运行一段时间.现在我的下一步是找到哪个功能在我的模块中花费更多时间.我可以得到整个程序所花费的时间,但我需要单独的每个功能.

我试图理解python中的timeit和profile模块,但根据我的理解,他们给出了特定函数所花费的时间.有没有办法知道我的模块中的每个功能所用的时间作为统计数据(一次全部)？

提前致谢.

我有一个Python应用程序,我希望在运行时监视标准随机模块中函数的调用次数; 有什么好方法可以做到这一点,还是我必须"手动"做到这一点？

我用 Python 编写了代码来计算 10000 以下的友好数字的总和：

def amicable(a, b):
   total = 0
   result = 0
   for i in range(1, a):
      if a % i == 0:
        total += i
   for j in range(1, b):
      if b % j == 0:
        result += j
   if total == b and result == a:
        return True
   return False

sum_of_amicables = 0
for m in range (1, 10001):
    for n in range (1, 10001):
        if amicable(m, n) == True and m != n:
            sum_of_amicables = …

我使用以下代码来实现一个函数,该函数在字符串s中查找字符串p的所有字符串.

class Solution(object):
    def findAnagrams(self, s, p):
        """
        :type s: str
        :type p: str
        :rtype: List[int]
        """
        ans = list()
        pcnt = collections.Counter(p)
        for i in range(len(s)):
            if collections.Counter(s[i:i+len(p)]) == pcnt:
                ans.append(i)
        return ans

当在大长度输入字符串s上运行时,它在在线代码测试系统中给出了"超出时间限制"的错误.但是,以下代码将不会出现此类问题:

class Solution(object):
    def findAnagrams(self, s, p):
        """
        :type s: str
        :type p: str
        :rtype: List[int]
        """
        ls, lp = len(s), len(p)
        cp = collections.Counter(p)
        cs = collections.Counter()
        ans = []
        for i in range(ls):
            cs[s[i]] += 1
            if i >= lp:
                cs[s[i - lp]] -= …

我一直在做一些计算机图形学项​​目，这些项目围绕使用编写的开源库和 C/C++ 进行，然后将它们转换为 python 的包装器。

我想知道将其转换为纯 C/C++ 所带来的性能提升是否值得花费大量时间来重写代码库。

我也知道 C/C++ 几乎总是比 python 快，但考虑到这些库已经是 C/C++ 包装器，我不确定我应该期望多少性能提升。我并不是在寻找确切的答案，因为这在很大程度上取决于具体情况，但如果有人有一般的经验法则，那就太好了！

HackerRank 的请求：

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如果客户在特定日期的支出金额大于或等于 2\xc3\x97 客户在过去几天的平均支出，他们会向客户发送有关潜在欺诈的通知。银行不会向客户发送任何通知，直到他们至少拥有前几天的交易数据的跟踪数据。

\n

给定跟踪天数d和客户在n天期间的每日总支出，确定客户在所有n天内收到通知的次数。

\n

我的代码可以解决问题，但是对于大型测试用例来说有时间限制。我的代码无法通过时间限制要求。我的代码实际上很短：

from statistics import median\n\nfirst_multiple_input = input().rstrip().split()\nn = int(first_multiple_input[0])\nd = int(first_multiple_input[1])\nexpenditure = list(map(int, input().rstrip().split()))\ncount=0\nfor i in range(len(expenditure)-d):\n    if expenditure[d+i] >= 2*median(expenditure[i:d+i]) :\n        count+=1\nprint( count)\n

请指出造成延误的原因以及如何改善。

帮助理解代码的小测试用例：

9 5                 expenditure[] size n =9, d = 5\n2 3 4 2 3 6 8 4 5   expenditure = [2, 3, 4, 2, 3, 6, 8, 4, 5]\n