कैशिंग

Question

के लिए हैश नम्पी ऑब्जेक्ट्स का तेज़ तरीका एक प्रणाली को कार्यान्वित करना, जहां भारी गणितीय उठाने की बात आती है, मैं जितना संभव हो उतना करना चाहता हूं।

मुझे पता है कि numpy वस्तुओं के साथ memoisation के साथ समस्याएं हैं, और इस तरह पूरे "समयपूर्व अनुकूलन" तर्क से बचने के लिए एक आलसी कुंजी कैश लागू किया।

def magic(numpyarg,intarg): 
    key = str(numpyarg)+str(intarg) 

    try: 
     ret = self._cache[key] 
     return ret 
    except: 
     pass 

    ... here be dragons ... 
    self._cache[key]=value 
    return value 

लेकिन जब से स्ट्रिंग रूपांतरण काफी कुछ समय लगता है ...

t=timeit.Timer("str(a)","import numpy;a=numpy.random.rand(10,10)") 
t.timeit(number=100000)/100000 = 0.00132s/call 

क्या लोगों को 'बेहतर तरीका' यह करने के लिए किया जा रहा है के रूप में सुझाव है कि करते हैं?

Answer 1

this answer से उधार ली गई है ... इसलिए वास्तव में मुझे लगता है कि यह डुप्लिकेट है:

>>> import hashlib 
>>> import numpy 
>>> a = numpy.random.rand(10, 100) 
>>> b = a.view(numpy.uint8) 
>>> hashlib.sha1(b).hexdigest() 
'15c61fba5c969e5ed12cee619551881be908f11b' 
>>> t=timeit.Timer("hashlib.sha1(a.view(numpy.uint8)).hexdigest()", 
        "import hashlib;import numpy;a=numpy.random.rand(10,10)") 
>>> t.timeit(number=10000)/10000 
2.5790500640869139e-05 

Answer 2

इस joblib के लिए एक पैकेज है। this प्रश्न से मिला।

Answer 3

छोटे NumPy सरणी के लिए भी इस उपयुक्त हो सकता है:

tuple(map(float, a)) 

अगर a numpy सरणी है।