嵌套枚举for循环到理解列表

如何解决嵌套枚举for循环到理解列表

我正在使用textdistance.needleman_wunsch.normalized_distance库（https://github.com/life4/textdistance）中的textdistance。我将其与cdist库中的Scipy配合使用，以计算序列的配对距离。但是由于嵌套的枚举for循环，该过程非常漫长。

在这里您可以找到textdistance库中使用的代码，这需要花费时间，我想知道您是否对如何加快嵌套嵌套的for循环有任何想法，也许可以使用列表理解功能？

s1 = "sentence1"
s2 = "sentevfers2"
gap = 1


def sim_func(*elements):
    """Return True if all sequences are equal.
    """
    try:
        # for hashable elements
        return len(set(elements)) == 1
    except TypeError:
        # for unhashable elements
        for e1,e2 in zip(elements,elements[1:]):
            if e1 != e2:
                return False
        return True


dist_mat = numpy.zeros(
    (len(s1) + 1,len(s2) + 1),dtype=numpy.float,)

# DP initialization
for i in range(len(s1) + 1):
    dist_mat[i,0] = -(i * gap)

# DP initialization
for j in range(len(s2) + 1):
    dist_mat[0,j] = -(j * gap)

""" Possible enhancement with list comprehension ? """
# Needleman-Wunsch DP calculation
for i,c1 in enumerate(s1,1):
    for j,c2 in enumerate(s2,1):
        match = dist_mat[i - 1,j - 1] + sim_func(c1,c2)
        delete = dist_mat[i - 1,j] - gap
        insert = dist_mat[i,j - 1] - gap
        dist_mat[i,j] = max(match,delete,insert)
distance = dist_mat[dist_mat.shape[0] - 1,dist_mat.shape[1] - 1]
print(distance)

解决方法

此代码运行缓慢有几个原因：

• （可能）在CPython中执行并用纯Python编写，这是慢速解释器，不适用于此类数字代码；
• sim_func是比较各种元素的一种通用方法，但也非常效率低（分配，哈希，异常处理和字符串处理）。

代码不容易并行化，因此必须向量化numpy。但是，您可以使用Numba加快速度。仅当输入字符串很大或此处理执行了很多时间时，才值得这样做。如果不是这种情况，请使用更适合的编程语言（例如C，C ++，D，Rust等）或专用于该语言的原生Python模块

以下是优化的Numba代码：

s1 = "sentence1"
s2 = "sentevfers2"
gap = 1  # Assume this is an integer

@njit
def NeedlemanWunschDP(dist_mat,s1,s2):
    for i in range(1,len(s1)+1):
        for j in range(1,len(s2)+1):
            match = dist_mat[i - 1,j - 1] + (s1[i-1] == s2[j-1])
            delete = dist_mat[i - 1,j] - gap
            insert = dist_mat[i,j - 1] - gap
            dist_mat[i,j] = max(match,delete,insert)

dist_mat = numpy.empty(
    (len(s1) + 1,len(s2) + 1),dtype=numpy.int64,)

# DP initialization
for i in range(len(s1) + 1):
    dist_mat[i,0] = -(i * gap)

# DP initialization
for j in range(len(s2) + 1):
    dist_mat[0,j] = -(j * gap)

# Transform the strings to fast integer arrays
tmp_s1 = numpy.array([ord(e) for e in s1],dtype=numpy.int64)
tmp_s2 = numpy.array([ord(e) for e in s2],dtype=numpy.int64)
# Needleman-Wunsch DP calculation
NeedlemanWunschDP(dist_mat,tmp_s1,tmp_s2)
distance = dist_mat[dist_mat.shape[0] - 1,dist_mat.shape[1] - 1]
print(distance)

NeedlemanWunschDP的编译时间在我的计算机上大约需要400毫秒，但是在巨大的字符串上，生成的代码要快 1800倍。