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如何利用Python代码提高数据处理脚本速度？Python提高数据处理脚本速度有哪些方法？

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Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，使用Python就可以很好的实现 。本文将为大家介绍如何利用Python代码提高数据处理脚本速度? Python提高数据处理脚本速度有哪些方法？希望对大家的学习有所帮助 。

如何利用Python代码提高数据处理脚本速度？Python提高数据处理脚本速度有哪些方法？

文章插图
下面主要通过具体的实例来为大家进行讲解 。
1、普通处理数据的方法
假设我们现在对一个包含了图像的文件夹数据进行操作，编写了一个短暂的脚本，使用到了Python中的内置函数glob去获取文件中的图像列表，然后使用图像处理库为每张图像的大小进行处理 。具体实现如下：
import globimport osfrom PIL import Imagedef make_image_thumbnail(filename):        base_filename, file_extension = os.path.splitext(filename)     thumbnail_filename = f"{base_filename}_thumbnail{file_extension}"      image = Image.open(filename)     image.thumbnail(size=(126, 126))设置像素为126     image.save(thumbnail_filename, "JPEG")     return thumbnail_filename for image_file in glob.glob("*.jpg"):     thumbnail_file = make_image_thumbnail(image_file) print(f"A thumbnail for {image_file} was saved as {thumbnail_file}")【如何利用Python代码提高数据处理脚本速度？Python提高数据处理脚本速度有哪些方法？】在这段代码中，使用的是一个简单的脚本模式，首先去获取我们想要进行处理的文件列表，编写一个辅助函数将每一个文件中的单个数据进行处理，再使用for循环对辅助函数进行调用，这样的操作会让一个运行的时间变得很慢，使开发效率减低 。
二、改动后的处理数据方法
我们需要将上面的代码进行改动，来提高我们代码的开发效率 。
第一步：导入一个Python内置库，导入的方法如下：
import concurrent.futures第二步：我们需要对Python启动四个额外的Python实例，需要使用Python创建一个Process Pool来实现，也就是在上面的代码中，return的语句后面加上一条新的命令，如下：
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:第三步：让刚才所创建的Process Pool对之前的辅助函数进行执行 。实现这一步的关键就在，将之前for语句进行替换，替换为：
image_files = glob.glob("*.jpg")for image_file, thumbnail_file in zip(image_files,executor.map(make_image_thumbnail, image_files)):该executor.map()函数可以让函数在调用时，输入辅助函数，同时也可以对数据列表进行处理了 。
以上就是如何利用Python代码提高数据处理脚本速度？Python提高数据处理脚本速度有哪些方法？的详细内容，更多关于Python数据处理的知识，可以继续关注学习哦！

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