plotly / plotly/plotly.py

significant speedup for "to_scalar_or_list"

Đang mở
#2,938 4 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

P3 performance
Ngôn ngữ chính
Python
Star
18.8k
Fork
2.8k
Merge trung bình
16 giờ 26 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
21

Mô tả

hello,

While investigating a slowness in plotly, I have stumbled upon the to_scalar_or_list function (https://github.com/plotly/plotly.py/blob/abd86092e048d5c8b02da65123824b75e4311838/packages/python/plotly/_plotly_utils/basevalidators.py#L30) that was taking much time.
After some tinkering, I came with the two following changes that vastly improves the performance:

So at the end, it looks like

np = get_module("numpy", should_load=False)
pd = get_module("pandas", should_load=False)
# Utility functions
# -----------------
def to_scalar_or_list(v):
    # Handle the case where 'v' is a non-native scalar-like type,
    # such as numpy.float32. Without this case, the object might be
    # considered numpy-convertable and therefore promoted to a
    # 0-dimensional array, but we instead want it converted to a
    # Python native scalar type ('float' in the example above).
    # We explicitly check if is has the 'item' method, which conventionally
    # converts these types to native scalars.

    # check first for the simple case
    if isinstance(v,(int,float,str)):
        return v
    if np and np.isscalar(v) and hasattr(v, "item"):
        return v.item()
    if isinstance(v, (list, tuple)):
        return [to_scalar_or_list(e) for e in v]
    elif np and isinstance(v, np.ndarray):
        if v.ndim == 0:
            return v.item()
        return [to_scalar_or_list(e) for e in v]
    elif pd and isinstance(v, (pd.Series, pd.Index)):
        return [to_scalar_or_list(e) for e in v]
    elif is_numpy_convertable(v):
        return to_scalar_or_list(np.array(v))
    else:
        return v

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu trong packages/python/plotly/_plotly_utils/basevalidators.py tại to_scalar_or_list và kiểm tra cách sử dụng get_module cùng is_numpy_convertable ở gần đó. So sánh hành vi và hiệu năng đối với các scalar native, list hoặc tuple, mảng NumPy và các giá trị Series hoặc Index của pandas. Được xem là hoàn tất khi các trường hợp được đề xuất vẫn giữ nguyên các chuyển đổi hiện có đồng thời tránh việc lặp lại công việc không cần thiết.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
numpy, pandas, python
Lĩnh vực
performance
Loại issue
Tái cấu trúc
Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
38/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.