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近期刚开始用flask，所以遇到些奇怪问题想请教一下。
从别人那里拿到了数据分析的代码，直接console里运行.py文件的情况下，运行时间在1～2秒
而我将这段代码放到flask里，写了一个路由，间接执行这段代码的时候，运行时间是之前的6～10倍。。。
为了确保执行情况一致，我将用到的数据hardcode在代码中，并且在flask的service调用时，用multiprocess新建了一个单独进程去跑，结果还是相差6～10倍。
我有将时间log打在最耗时的代码前后，发现直接python xxx.py的运行情况下耗时在15000mircoseconds左右，而通过service，会高出10倍到20倍。
单独开进程跑的情况下应该已经将flask框架相关的影响去除了吧？感觉理论上应该和console里执行是一样的，可是为什么还是差那么多？
还请高手指点个方向，谢谢!
补充：
耗时的代码大致内容是string匹配string数组
即类似于
arrTest = ['a', 'b']
if ( 'a' in arrTest):
这样的情况，if内部执行的代码是对panda库的一条记录的一列数据进行附值。
i.e.
post # panda object
arrTest = ['a', 'b']
if ( 'a' in arrTest):
post['colA'][0] = 'a'
并没有其他需要大量运算的代码
 | 1 tigereatsheep 2015-03-24 16:23:40 +08:00 这样很难说，贴一些示例代码看一下呗 |
 | 2 vianvio OP @tigereatsheep 看了下api和源码，问题已经解决了，哈哈，但是还有些疑惑，但至少能work了 解决办法： 将原先用于dataFrame对象附值的语句 post['a'][0] = 'test' 用dataFrame本身的set_value方法改写 post.set_value(0, 'a', 'test) 执行时间按microseconds计算，上面一种平均20万，下面一种方法，平均50 但是造成这么大差距的原因需要继续深挖源码，暂时还不清楚。。。有待高手 |
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