numpy 在python中快速迭代大列表

vhmi4jdf 于 2023-03-08 发布在 Python

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我试图扫描一个包含100，000，000个字符串的列表（list1），并将其与另一个列表（list2）进行匹配，列表1可以包含多达1000万行，如果list2的内容在list1中，我将在计数器中标记这些值，并将结果存储在第三个列表中，因此我的列表大致如下：
列表1

['My name is ABC and I live in DEF',
'I am trying XYZ method to speed up my LMN problem'
... 100000 rows
]

列表2（长度90k）

['ABC','DEF','XYZ','LMN' ......XXX']

我已经将列表1转换为 Dataframe ，将列表2转换为连接列表（减少了传递次数）。

['ABC|DEF|XYZ...|XXX']

我想要的输出是：

['My name is ABC and I live in DEF',2] ( since I have two matching patterns with list2 )

我试过下面的代码，但是迭代df并给予结果花费了很多时间。你能告诉我如何让这段代码更快吗？我到底做错了什么？

import snowflake.connector
import pandas as pd
import numpy as np
my_list=[]
df_list1 = pd.DataFrame({'cola':cola_val})
for row in tqdm.tqdm(df_product_list.values):
    val= row[0]
    match_list = re.findall(SKU_LIST,str(val),re.IGNORECASE)
    my_list.append(str(val)+'~'+str(len(set(match_list))))

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75619739/quicker-iteration-in-python-through-a-big-list

1条答案

按热度按时间

zc0qhyus1#

在您的情况下，regexp不是一个很好的选择，因为它的成本相当高，而且交替(..|..| 90K items)将导致大量的regex回溯。
预先将lst2转换为set对象，并找到每个拆分句子的交集：

def count_keys_within(lst1, lst2):
    keys = set(lst2)
    for s in lst1:
        yield [s, len(set(s.split()) & keys)]

counts = list(count_keys_within(lst1, lst2))
print(counts)

样本输出：

[['My name is ABC and I live in DEF', 2], ['I am trying XYZ method to speed up my LMN problem', 2]]

- 更新：**如果句子有更复杂的分隔符（您提到了+），请使用预编译的正则表达式模式进行拆分，该模式可以使用其他额外的分隔符字符进行扩展：

def count_keys_within(lst1, lst2):
    keys = set(lst2)
    pat = re.compile(r'[\s+]')
    for s in lst1:
        yield [s, len(set(pat.split(s)) & keys)]

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