【发布时间】:2021-02-28 03:36:09
【问题描述】:
我有一个 python 脚本,它基本上采用精确的电力负载数据、太阳能生产数据并进行一些能量流分析。这是一个相当复杂的算法,涉及大量循环和巨大的 DataFrame、矩阵和数组。当我在脚本上工作一段时间时,平均需要 35 秒才能执行。我机器的所有风扇都开始吹了。
但是假设我离开我的电脑 3-4 小时然后回来,同样的代码需要超过 120 秒才能执行。
为什么会这样?有什么办法可以避免这种情况?
任何帮助将不胜感激。
【问题讨论】:
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感谢@Samwise 的评论。这是一个非常有趣的现象。有没有办法以相同的速度启动程序,或者在开始时有一个热缓存?
标签: python pandas performance numpy