Converta o código Python a seguir em uma operação paralela multiprocesso --

**Código Python

Converta o código Python a seguir em uma operação paralela multiprocesso --

tempo de importação
def calc_square(numbers).
para n em números.
print(f'\n{n} ^ 2 = {n*n}')
time.sleep(0.1)

def calc_cube(numbers).
para n em números.
print(f'\n{n} ^ 3 = {nnn}')
time.sleep(0.1)

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

print('Tempo de execução: {}'.format(end-start))

Como engenheiro de teste de software, gostaria de comparar a eficiência operacional dos dois trechos de código algorítmico a seguir, que executam a mesma tarefa. [ Parâmetros ] e forneça o tempo de execução de cada uma das duas partes do código, bem como as informações estatísticas relevantes

Código 1.

Código 2.

Como engenheiro de teste de software, gostaria de comparar a eficiência operacional dos dois trechos de código algorítmico a seguir, que executam a mesma tarefa. [ 10 vezes ] e forneça o tempo de execução de cada > dos dois trechos de código, bem como as informações estatísticas relevantes

Por favor, como engenheiro de teste de software, escreva o [ Funções ] O código de teste de unidade para a condição de teste:

condição de teste

Por favor, como engenheiro de teste de software, escreva o [ def compute(a, b) ] O código de teste de unidade para a condição de teste:

Como engenheiro de software, ajude-me a otimizar a eficiência da execução do código a seguir.

Código Python

Como engenheiro de software, ajude-me a otimizar a eficiência da execução do código a seguir.

def test(y):
soma = 0
para i no intervalo (y+1):
soma += 1
retornar soma

Como otimizador de código, ajude-me a otimizar o seguinte código do Pandas -

Código Python

Como otimizador de código, ajude-me a otimizar o seguinte código do Pandas -

importar pandas como pd

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 "seasons", "score"
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()

Por favor, atue como um otimizador de código, o código a seguir está escrito em um nível baixo, por favor, ajude-me a modificá-lo --

Código Python

Por favor, atue como um otimizador de código, o código a seguir está escrito em um nível baixo, por favor, ajude-me a modificá-lo --

números = [1, 2, 3] letras = ["A", "B", "C"]

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

Aja como um otimizador de código e simplifique o seguinte código -

Código Python

Aja como um otimizador de código e simplifique o seguinte código -

classes = ['Introdução ao Python',
"Análise de dados R".
'Aprendizado de máquina Python'] grades = [98,
96,
89] grau_dict = {}
for idx in range(len(classes))::
grade_dict[classes[idx]] = grades[idx] print(grade_dict)

Como engenheiro de software, por favor, me ajude a solucionar os seguintes erros no código --

Código Python

Como engenheiro de software, por favor, me ajude a solucionar os seguintes erros no código --

def add_from_1_to_k(k).
se (k > 0).
result = k + add_from_1_to_k(k - 1)
retornar resultado

add_from_1_to_k(-10)