12、数据科学中的性能优化与可视化应用

数据科学中的性能优化与可视化应用

性能优化的基础条件

在进行代码性能优化之前，明确目标和满足特定条件至关重要。若仅提出“代码必须运行得更快”这样模糊的目标，优化很可能会失败。必须满足以下条件：
1. 确定代码瓶颈和关键部分 ：使用性能分析器运行代码是必不可少的操作，它能帮助我们找到代码中耗时最多的部分。
2. 明确需改进的用例 ：清晰界定需要优化的场景，避免对生产环境中不会出现的情况进行优化。
3. 保证代码结构质量并进行测试 ：高质量的代码结构和充分的测试可以避免代码回退和混乱。

以一个特定的使用案例为例，一个系统会为每个用户独立执行一系列交互操作，且许多模拟会在同一地形上进行。由于模型是静态的，这些模拟可以并行执行。

性能分析示例

下面是一个性能分析会话的输出，用于一次性计算多条路径：

>> %prun calc_paths = path_finder.find_paths([(0, 0), (0, 10), (0, 100), (0, 1000), (2, 10), (1000, 1000)])
          150598334 function calls in 145.934 seconds
   Ordered by: internal time
   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall  filename:lineno(function)
  50221