如何快速将大量数据转换为字符串？

Question

假设我有以下课程：

import numpy as np

class ToStringify():
    DEMARCATION = "::::"
    def __init__(self):
        self.first_np_array = np.random.rand(30, 30, 30)
        self.second_np_array = np.random.rand(30, 30, 30)
        self.some_string = "string"
        self.some_int = 5

    def to_str_format(self) -> str:
        entries = [
            self.first_np_array, self.second_np_array, self.some_string, self.some_int
        ]
        return f"{self.DEMARCATION}".join([str(entry) for entry in entries])

我已经分析了我的代码，to_str_format 占用了我总程序运行时间的大约 25%。不幸的是，to_str_format 需要输出一个字符串（无论我选择什么分界线），它将在某些我无法更改的管道中进一步消耗。我正在做一个列表理解来尝试加快速度，但除此之外我不确定我还能做什么（如果有的话）。如果有任何改变，我正在使用 python 3.9

Answer 1

您必须再次进行分析，以验证这些建议中的任何一个是否会产生足够大的影响，但快速的非正式测试显示可能有 10-15% 的改进，因此它可能会有所帮助。

首先，这个：

join([str(entry) for entry in entries])

[ ] 不是必需的。 join() 可以使用生成器表达式，因此列表推导只会增加创建（可能很大）对象的开销。所以：

join(str(entry) for entry in entries)

可能会快一点（似乎大约 5%）。甚至比这更快（大约 10%）的是：

join(map(str, entries))

其次是 f 字符串。如果您根本不修改或更改 DEMARCATION 的表示形式，这就足够了：

self.DEMARCATION.join(....)

这避免了处理 f 字符串的开销。总之，这可能是最有效的形式：

return self.DEMARCATION.join(map(str, entries))

另外一件事是entries 列表。如果to_str_format() 被多次调用，并且entries 永远不会改变（也就是说，它始终是这4 个对象的列表），那么最好在其他地方设置一次（例如，实例或类属性）。将其创建为元组而不是列表也可能稍微快一些。