简介：今天，首席主席团将与您分享python词典扫描的时间。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
段落首先：
if（pos in fre_dist.keys（））：
newValue = fre_dist [pos]
第2节：
if（pos in fre_dist）：
newValue = fre_dist [pos]
处理30,000个数据时，第二代码的速度是第一代码的速度数千倍。
原因是第一个代码fre_dist.keys（）已成为列表。搜索列表时，Python相对较慢。第二个代码fre_dist是字典。python在搜索字典时更快。
因为字典由与相对值相关的密钥索引，因此从理论上讲，他的查询复杂性为o（1）。
哈希表（也称为分布列表），直接访问的数据结构是根据键值执行的（键值）。它通过将键和值映射到表中的位置来访问记录。此查询速度非常快，更新很快。此映射函数称为哈希函数，存储值的数组称为哈希表。哈希函数的实现确定哈希表的搜索效率。
最近编写并运行了处理1500万个数据的程序。最初，每秒可以处理约150个数据。预计将在大约15小时内处理。结果可以在中午获得
但是，当我第二天看到它时，IntersectionLintersectionnot完成了什么，当前的数据处理速度变为大约5秒钟，然后需要等待300小时。
然后我检查了这个问题。事实证明，许多人在处理大数据时也遇到了这个问题。大多数文章分析了GC（垃圾回收）引起的性能下降的原因。
Python垃圾回收机制的工作原理是维持每个对象的参考计数。必须修改每个内存对象的创建和破坏。因此，当创建大量对象时，执行大量的对象，额外的性能开销非常糟糕，有两种可能回收时间安排的可能性。一个是用户主动调用gc.collect（），另一个是对象的数量超过阈值。
因此，GC正在降低该程序的性能，因此我们可以考虑禁止在处理时垃圾回收利用。
改进后，速度将大大提高。但是，将存在另一个问题，内存溢出。由于在操作过程中生成了大量对象，因此使用后没有参考。由于垃圾回收机制已关闭，因此内存中没有清洁。记忆使用越来越大。解决方案是定期打开gc.enable（）或关闭或主动致电GC.Collect（），因此没关系。
在上述改进之后，该程序确实很多，但是我的程序越来越慢。我怀疑自己的生活，然后测试每个步骤上花费的时间。然后每个迭代结果将新数据添加到数据框架中。随着内部的数据越来越多，额外的速度变得越来越慢，严重阻力的速度是，这里有两个解决方案：
将结果保存在1段中，将结果保存一次时间，最后再次合并结果。
2更改数据存储方法。我使用Python词典直接保存结果。随着数据的增加，它也会放慢速度，但差异不是很大。它可以在可接受的范围内使用；也可以使用；也可以使用；也可以使用；也可以使用；或可以使用方法1，也可以将其保存在各节中。
查看计算机配置的方式。如果是普通的PC，则可能需要一天大约一天，而用于破解密码的工作站可能需要几分钟。
一个星期或一个月。
如果您自己学习并从零基础中学习Python，根据每个人的不同学习和理解能力，我认为这将花费大约半年到半年到一年半。
当然，Python相对简单。如果您有其他编程语言经验，则该条目Python仍然非常快。花了大约1-2个月的时间后，您可以编写一些小程序进行练习。5-6个月可用于进行项目。
在一定程度上，一些基于零的初学者不太可能希望使用Python两个月。这也很难实现，无法迅速实现就业。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的Python词典的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记在此网站上找到它。