文字列のリストに対してstrptime（）を使用します。ループを使用できません

Question

私は文字列のリスト（ユニコード）を持っています。同様に：

>>> tstamp 
[u'2017-08-08T08:51:20.465Z', u'2017-08-08T08:51:27.871Z', u'2017-08-08T08:51:33.399Z', u'2017-08-08T08:51:37.530Z', u'2017-08-08T08:51:47.248Z', u'2017-08-08T08:51:50.414Z', u'2017-08-08T08:51:54.707Z', u'2017-08-08T08:51:54.781Z'] 

この文字列のリストをdatetimeオブジェクトのリストに変換する必要があります。同様に：

>>> dtstamp 
[datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 20, 465000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 27, 871000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 33, 399000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 37, 530000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 47, 248000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 50, 414000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 54, 707000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 54, 781000)] 

私が持っている解決策は非常に粗末なものです。ループを使用することなくこの変換を行うことを検討しています。変換の速度は非常に重要です。これまでのコードは、これまで通りです。

dtstamp = [0]*len(tstamp) 
for i in range(0,len(tstamp)): 
    dtstamp[i] = datetime.datetime.strptime(tstamp[i], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ') 

私はしたいことはしますが、遅くなります。私はこれを試してみることを考えましたが、うまくいきません。

dtstamp = datetime.datetime.strptime(tstamp, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ') 

誰でも正しい方向に向けることができますか？

ありがとうございます！

Answer 1

は、あなたは、単にそれがあるとしてリストにpd.to_datetimeを使用することにより大幅なスピードアップを取得することができます。しかし、アプローチを微調整しても毎秒600,000回のコンバージョンが発生するとは思わない。

import pandas as pd 
import datetime as dt 

my_list = [u'2017-08-08T08:51:20.465Z', u'2017-08-08T08:51:27.871Z', u'2017-08-08T08:51:33.399Z', u'2017-08-08T08:51:37.530Z', u'2017-08-08T08:51:47.248Z', u'2017-08-08T08:51:50.414Z', u'2017-08-08T08:51:54.707Z', u'2017-08-08T08:51:54.781Z'] 
new_list = [] 
for x in xrange(100000): 
    new_list.extend(my_list) 

def basic_list_approach(the_list): 
    return [dt.datetime.strptime(item, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ') for item in the_list] 

def pandas_approach(the_list): 
    converted = pd.to_datetime(the_list) 
    return converted 

%timeit basic_list_approach(new_list) 
1 loop, best of 3: 12.6 s per loop 

%timeit pandas_approach(new_list) 
1 loop, best of 3: 1.45 s per loop 

Answer 2

ループなしでアイテムを反復処理することはできません。あなたはこの使用できる1行のソリューションの場合 ：あなたは本当に（あなたのコード内で）ループを省略したい場合は

import dateutil.parser 
print [dateutil.parser.parse(i) for i in tstamp] 

Answer 3

を、あなたはmap()を使用することができますが：

map(lambda item: datetime.datetime.strptime(item, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ'), 
    tstamp) 

があっても、しかし注意してくださいmap()は最終的にそれを行うためにループを使用します。リスト内のすべての項目を反復処理せずに行う方法はありません。しかし、スマートなコードは、いつもループの裏側にあるでしょう。

本当に超高速にする必要がある場合は、Pythonでそれを行う唯一の方法はC extensionsです。

Answer 4

リストの理解を試しましたか？

[datetime.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')for x in tstamp] 
# [datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 20, 465000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 27, 871000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 33, 399000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 37, 530000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 47, 248000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 50, 414000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 54, 707000), datetime.datetime(2017, 8, 8, 8, 51, 54, 781000)] 

まだバックグラウンドでループを使用していますが、最適化されています。

よろしく、公園