Konvertieren Sie den folgenden Python-Code in eine parallele Operation mit mehreren Prozessen --

**Python-Code

Konvertieren Sie den folgenden Python-Code in eine parallele Operation mit mehreren Prozessen --

Einfuhrzeit
def calc_square(Zahlen).
für n in Zahlen.
print(f'\n{n} ^ 2 = {n*n}')
time.sleep(0.1)

def calc_cube(Zahlen):
für n in Zahlen.
print(f'\n{n} ^ 3 = {nnn}')
time.sleep(0.1)

Zahlen = [2, 3, 5, 8]
start = time.time()
calc_square(Zahlen)
calc_cube(Zahlen)
end = time.time()

print('Ausführungszeit: {}'.format(end-start))

Als Software-Testingenieur möchte ich gerne die Effizienz der beiden folgenden Algorithmen vergleichen, die die gleiche Aufgabe erfüllen. Bitte schreiben Sie eine Schleife, um den folgenden Algorithmus auszuführen [ Parameter ] Code, und geben Sie die Ausführungszeit für jeden der beiden Teile des Codes sowie die relevanten statistischen Informationen an

Code 1.

Code 2.

Als Software-Testingenieur möchte ich gerne die Effizienz der beiden folgenden Algorithmen vergleichen, die die gleiche Aufgabe erfüllen. Bitte schreiben Sie eine Schleife, um den folgenden Algorithmus auszuführen [ 10 mal ] Code, und geben Sie die Ausführungszeit jedes > der beiden Codeteile sowie die relevanten statistischen Informationen an

Bitte schreiben Sie als Software-Testingenieur die [ Funktionen ] Der Unit-Test-Code für die Testbedingung:

Testbedingung

Bitte schreiben Sie als Software-Testingenieur die [ def compute(a, b) ] Der Unit-Test-Code für die Testbedingung:

Bitte helfen Sie mir als Software-Ingenieur, die Ausführungseffizienz des folgenden Codes zu optimieren -

Python-Code

Bitte helfen Sie mir als Software-Ingenieur, die Ausführungseffizienz des folgenden Codes zu optimieren -

def test(y):
Summe = 0
für i im Bereich (y+1):
Summe += 1
Rücksumme

Als Code-Optimierer helfen Sie mir bitte, den folgenden Pandas-Code zu optimieren -

Python-Code

Als Code-Optimierer helfen Sie mir bitte, den folgenden Pandas-Code zu optimieren -

import pandas as pd

df = pd.read_csv(data_path + "titles.csv")
df_bad = df.query("laufzeit > 30 & typ == 'SHOW'")
df_bad ["score"] = df_bad "imdb_score", "tmdb_score".sum(axis=1)
df_bad = df_bad "Jahreszeiten", "Punkte"
df_bad = df_bad.groupby("Jahreszeiten").agg(["count", "mean"])
df_bad = df_bad.droplevel(Achse=1, Niveau=0)
df_bad = df_bad.query("Anzahl > 10")

df_bad.head()

Bitte fungieren Sie als Code-Optimierer, der folgende Code ist auf niedrigem Niveau geschrieben, bitte helfen Sie mir, ihn zu ändern --

Python-Code

Bitte fungieren Sie als Code-Optimierer, der folgende Code ist auf niedrigem Niveau geschrieben, bitte helfen Sie mir, ihn zu ändern --

Zahlen = [1, 2, 3]
Buchstaben = ["A", "B", "C"]

for index in range (len(numbers))::
print(Zahlen[index], Buchstaben[index])

Seien Sie bitte ein Code-Optimierer und vereinfachen Sie den folgenden Code -

Python-Code

Seien Sie bitte ein Code-Optimierer und vereinfachen Sie den folgenden Code -

classes = ['Einführung in Python',
R Datenanalyse".
Python Machine Learning']
Noten = [98,
96,
89]
grade_dict = {}
for idx in range(len(classes))::
grade_dict[classes[idx]] = grades[idx]
print(grade_dict)

Bitte, als Software-Ingenieur, helfen Sie mir, die folgenden Fehler im Code zu beheben

Python-Code

Bitte, als Software-Ingenieur, helfen Sie mir, die folgenden Fehler im Code zu beheben

def add_from_1_to_k(k).
wenn (k > 0).
Ergebnis = k + add_from_1_to_k(k - 1)
Rückgabeergebnis

add_von_1_zu_k(-10)