作者f496328mm (123)
看板Python
標題Re: [問題] 請問有什麼辦法加快這個 for loop 嗎？
時間Wed Feb 28 15:47:41 2018
※ 引述《CaptPlanet (ep)》之銘言：
: 有list_a, list_b兩個list
: list_a 有大約 70000 個 elements
: list_b 大約 3 million 個 elements
: 程式大致如下：
: res_li = []
: for x in list_b:
: try:
: res_li.append(list_a.index(x))
: except:
: res_li.append("")
: 對 list_b 中的每一個 element
: 在 list_a 中找到一樣 element 把他的 index 加到新的 list 中
: 隨著 iteration 增加 速度變得越來越慢，
: 想請教各位為何會有這個現象以及有什麼方法加速這個 for loop 呢？
: 謝謝各位高手
雖然這是 Python 版
我用 R 來比較一下速度
先講結論
使用小 data 測試速度, list_a = 7,000筆, list_b = 300,000筆
python 耗時 : 24.7 秒
R 使用平行運算(mclappy) 耗時 : 1.2 秒
R 使用單核運算( sapply ) 耗時 : 2.9 秒
#==========================================
data 數量改為與原 po 相同, list_a = 70,000筆, list_b = 3,000,000筆
R 使用平行運算(mclappy) 耗時 : 69 秒
以下提供 code
#==========================================
# Python 版本
import numpy as np
import random
import time
import datetime
list_a = random.sample(range(0,10000),7000)
list_b = random.sample(range(0,500000),300000)
res_li = []
s = datetime.datetime.now()
for x in list_b:
try:
res_li.append( list_a.index( x ) )
except:
res_li.append("")
t = datetime.datetime.now() - s
print(t)
# 0:00:24.748111
# 耗時 24s
#==========================================
# R 版本
library(data.table)
library(dplyr)
library(parallel)
list_a = sample(c(0:10000),7000,replace = FALSE)# 7,000
list_b = sample(c(0:500000),300000,replace = FALSE)# 300,000
# case 1, 這裡使用 R 的多核心運算
res_li = c()
s = Sys.time()
res_li = mclapply(c(list_b),function(x){
if( x %in% list_a ){
map = which(list_a==x)
#res_li = c(res_li,map)
}else{
map = ''
#res_li = c(res_li,map)
}
return(map)
}, mc.cores=8, mc.preschedule = T)
res_li = do.call(c,res_li)
t = Sys.time() - s
print(t)
# Time difference of 1.229357 secs
#===============================================
# case 2, 這裡使用一般單核運算
res_li = c()
s = Sys.time()
res_li = sapply(c(list_b),function(x){
if( x %in% list_a ){
map = which(list_a==x)
#res_li = c(res_li,map)
}else{
map = ''
#res_li = c(res_li,map)
}
return(map)
})
t = Sys.time() - s
print(t)
# Time difference of 2.913066 secs
#===========================================
# 使用多核心, data 數與原 po 相同
list_a = sample(c(0:100000),70000,replace = FALSE)# 70,000
list_b = sample(c(0:5000000),3000000,replace = FALSE)# 3,000,000
res_li = c()
s = Sys.time()
res_li = mclapply(c(list_b),function(x){
if( x %in% list_a ){
map = which(list_a==x)
#res_li = c(res_li,map)
}else{
map = ''
#res_li = c(res_li,map)
}
return(map)
}, mc.cores=8, mc.preschedule = T)
res_li = do.call(c,res_li)
t = Sys.time() - s
print(t)
# Time difference of 1.151484 mins
提供不同的觀點參考參考
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.229.89.102
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Python/M.1519804063.A.817.html
1F：→ celestialgod: R用八個核心結果比單核只快2倍多，怪怪的02/28 16:55
2F：→ celestialgod: 而且R可以直接用match做02/28 17:00
3F：→ celestialgod: 甚至是fastmatch::fmatch都可以很快02/28 17:00
只是做個簡單的比較，用比較相近的 R and Python code，感謝大大提供更進階的方法
其實 R 速度也不輸給 Python
4F：推 vfgce: python將list a 改成dict,速度比R還快...02/28 18:00
5F：推 Sunal: 同樓上 BigO比一下就知道了 02/28 18:43
6F：推 vfgce: 對R沒偏見,語法較python簡潔且內建支援矩陣,但原生R真的 02/28 19:23
7F：→ vfgce: 大部分情況都比python慢. 02/28 19:24
根據 celestialgod 大 跟 vfgce 大的意見進行修正
以下是 R and Python code
#==================================
# python
import random
import datetime
list_a = random.sample(range(0,100000),70000)
list_b = random.sample(range(0,5000000),3000000)
list_a = { i:list_a[i] for i in range(len(list_a))}
res_li = []
s = datetime.datetime.now()
for x in list_b:
res_li.append( list_a.get(x,'') )
t = datetime.datetime.now() - s
print(t)
# 0:00:01.056265
#==================================
# R
install.packages('fastmatch')
library(fastmatch)
list_a = sample(c(0:100000),70000,replace = FALSE)
list_b = sample(c(0:5000000),3000000,replace = FALSE)
s = Sys.time()
res_li = fmatch(list_b,list_a, nomatch = -1)
res_li[res_li==-1]=''
t = Sys.time() - s
print(t)
# Time difference of 0.5497556 secs
PS : 單純做個比較，兩個語言各有優缺點，多會一點也不壞
※ 編輯: f496328mm (36.229.89.102), 02/28/2018 19:48:51
8F：推 Sunal: 語言這種問題是戰不完的 單純要拼這種速度可以拉C/C++ 02/28 22:43
9F：→ Sunal: FORTRAN Rust go..........還是看要應用而定 02/28 22:44
10F：→ Sunal: 如果這種計算不多 並且是要做web app呢？ 02/28 22:48
11F：→ f496328mm: 不是要拚速度拉 只是提供一個參考 02/28 22:53
12F：推 Sunal: 如果是作分析/統計 多參考是沒錯的，但是要做到產品階段 02/28 22:59
13F：→ Sunal: 還是要考慮不同語言的應用場景XDXDXD 02/28 23:00
14F：→ uranusjr: 這到底能參考到什麼我實在是看不出來 03/01 01:03
15F：推 joyolkreg: 如果能說明R版本的方法或概念如何改進python版本比較好 03/01 06:20
16F：→ joyolkreg: ，不然看起來是在拼語言 03/01 06:20
17F：推 Sunal: 研究分析你想用什麼語言都行，但是這樣的效能差距，應該還 03/01 07:44
18F：→ Sunal: 不足達到轉換語言的程度，更何況這段py code還可再修改會 03/01 07:44
19F：→ Sunal: 更快的可能。所以：參考不到什麼＋看起來就是在拼速度(無誤 03/01 07:44
20F：→ Sunal: ) 03/01 07:44
22F：推 XiDaDa5566: 可以參考出python比R語言慢很多啊 03/07 02:33