小编Aub*_*ine的帖子

我正在移植这个 Python 代码...

with open(filename, 'r') as f:
    results = [np.array(line.strip().split(' ')[:-1], float)
               for line in filter(lambda l: l[0] != '#', f.readlines())]

……给朱莉娅。我想出了：

results = [map(ss -> parse(Float64, ss), split(s, " ")[1:end-1])
        for s in filter(s -> s[1] !== '#', readlines(filename))];

这种移植的主要原因是潜在的性能提升，所以我在 Jupyter notebook 中对两个片段进行了计时：

• 使用%%timeit...
  • Python： 12.8 ms ± 44.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
  • 朱莉娅：@benchmark返回（除其他外）mean time: 8.250 ms (2.62% GC)。到现在为止还挺好; 我确实得到了性能提升。
• 但是，在使用时@time： …