以下のPythonコードをマルチプロセス並列処理に変換する。

**パイソンコード

以下のPythonコードをマルチプロセス並列処理に変換する。

インポート時間
def calc_square(numbers).
をnの数で表す。
print(f'\n{n} ^ 2 = {n*n}')
time.sleep(0.1)

def calc_cube(numbers)：
をnの数で表す。
print(f'\n{n} ^ 3 = {nnn}')
time.sleep(0.1)

ナンバーズ = [2, 3, 5, 8］ 開始 = time.time()
calc_square(numbers)
calc_cube(numbers)
end = time.time()

print('実行時間：{}'.format(end-start))

ソフトウェアテストエンジニアとして、同じタスクを実行する以下の2つのアルゴリズムコードの運用効率を比較したいので、以下のアルゴリズムを実行するループを書いてください。 [パラメーター］ つのコードのそれぞれの実行時間と、関連する統計情報を示す。

コード1

コード2。

ソフトウェアテストエンジニアとして、同じタスクを実行する以下の2つのアルゴリズムコードの運用効率を比較したいので、以下のアルゴリズムを実行するループを書いてください。 [10回］ 2つのコードのそれぞれの実行時間と、関連する統計的情報を示す。

ソフトウェア・テスト・エンジニアとして、以下を書いてください。 機能 テスト条件の単体テストコード：

試験条件

ソフトウェア・テスト・エンジニアとして、以下を書いてください。 [def compute(a, b) ]。 テスト条件の単体テストコード：

ソフトウェア・エンジニアとして、以下のコードの実行効率を最適化する方法を教えてください。

パイソンコード

ソフトウェア・エンジニアとして、以下のコードの実行効率を最適化する方法を教えてください。

def test(y)：
合計 = 0
for i in range (y+1)：
合計 += 1
合計を返す

コード・オプティマイザーとして、以下のPandasコードの最適化を手伝ってください。

パイソンコード

コード・オプティマイザーとして、以下のPandasコードの最適化を手伝ってください。

pdとしてpandasをインポートする

df = pd.read_csv(data_path + "titles.csv")
df_bad = df.query("runtime > 30 & type == 'SHOW'")
df_bad ["score"] = df_bad "imdb_score", "tmdb_score".sum(axis=1)
df_bad = df_bad "シーズン", "スコア"
df_bad = df_bad.groupby("seasons").agg(["count", "mean"])
df_bad = df_bad.droplevel(axis=1, level=0)
df_bad = df_bad.query("count > 10")

df_bad.head()

以下のコードは低レベルで書かれています。

パイソンコード

以下のコードは低レベルで書かれています。

数字 = [1, 2, 3］ 文字 = ["A", "B", "C"］

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

コード・オプティマイザーとして、以下のコードを簡略化してください。

パイソンコード

コード・オプティマイザーとして、以下のコードを簡略化してください。

classes = ['Python入門'、
Rデータ分析」。
Python機械学習]] 成績 = [98、
96,
89] grade_dict = {}。
for idx in range(len(classes)):：
grade_dict[classes[idx]] = 成績[idx]. print(grade_dict)

ソフトウェア・エンジニアとして、コード内の以下のエラーのトラブルシューティングをお願いします。

パイソンコード

ソフトウェア・エンジニアとして、コード内の以下のエラーのトラブルシューティングをお願いします。

def add_from_1_to_k(k).
もし (k > 0) ならば。
result = k + add_from_1_to_k(k - 1)
戻り結果

add_from_1_to_k(-10)