面试题：Python第三方库深度定制与优化

可能导致性能问题的原因

数据规模：数据量巨大导致计算资源（如内存、CPU）消耗过度，常规操作难以高效处理。
操作复杂度：复杂的聚合操作可能涉及多层嵌套计算，增加计算时间。
内存管理：pandas在处理数据时可能存在频繁的内存分配和释放，造成性能损耗。

深度定制优化思路

修改底层代码逻辑
- 了解pandas聚合算法：深入研究pandas中聚合函数（如groupby等）的底层实现，找到可优化的关键步骤。例如，在数据分组和计算聚合值的过程中，优化数据的存储和遍历方式。
- 并行化处理：利用多核CPU的优势，通过多线程或多进程并行处理数据分组的聚合计算。可以基于multiprocessing或concurrent.futures模块，对数据进行分块并行计算，最后合并结果。
结合其他底层库（如Numba）
- Numba的优势：Numba是一个用于将Python函数编译为机器码以提高性能的库，它特别适用于数值计算密集型任务。对于pandas中的聚合操作，可以利用Numba的JIT（Just - In - Time）编译功能。
- 实现方式：将pandas中负责聚合计算的核心函数提取出来，用Numba装饰器（如@jit）进行修饰，使其在运行时被编译为高效的机器码。例如，如果有一个自定义的聚合函数custom_agg，原本在pandas中使用groupby.apply(custom_agg)，修改为用Numba编译custom_agg后再使用。

实现方案框架

修改底层代码逻辑（以并行化groupby聚合为例）

import pandas as pd
import multiprocessing as mp


def parallel_groupby_agg(data, group_cols, agg_func):
    # 将数据分块
    num_processes = mp.cpu_count()
    data_chunks = [data.iloc[i::num_processes] for i in range(num_processes)]
    pool = mp.Pool(processes=num_processes)
    results = []
    for chunk in data_chunks:
        # 每个进程独立进行groupby聚合
        result = chunk.groupby(group_cols).agg(agg_func)
        results.append(result)
    pool.close()
    pool.join()
    # 合并结果
    final_result = pd.concat(results)
    return final_result


# 示例使用
data = pd.read_csv('large_data.csv')
group_cols = ['col1', 'col2']
agg_func = {'col3':'sum', 'col4':'mean'}
result = parallel_groupby_agg(data, group_cols, agg_func)

结合Numba优化

import pandas as pd
from numba import jit


# 定义Numba加速的聚合函数
@jit(nopython=True)
def numba_custom_agg(values):
    total = 0
    count = 0
    for value in values:
        total += value
        count += 1
    if count == 0:
        return 0
    return total / count


def numba_optimized_groupby(data, group_cols):
    grouped = data.groupby(group_cols)
    result = grouped['numeric_column'].apply(lambda x: numba_custom_agg(x.values))
    return result


# 示例使用
data = pd.read_csv('large_data.csv')
group_cols = ['col1', 'col2']
result = numba_optimized_groupby(data, group_cols)

面试题：Python第三方库深度定制与优化

知识考点

面试题答案

可能导致性能问题的原因

深度定制优化思路

实现方案框架