什么是在Python中获取树的多个副本的最快方法？

Question

在我的python程序中，我需要树的多个副本。最初，我使用复制模块的深层复制，结果非常慢。然后我编写自己的代码来复制树，代码遍历被复制的树，并在每个正在访问的节点上创建一个新节点。然后 我多次调用这个子例程来获得多个副本。这个解决方案比深度拷贝快得多（〜40倍）。解决方法2：然后我想，遍历一棵树需要时间T，使n个副本，所需的时间是nT;但是如果为每个正在复制的节点创建n个新节点，我只需要遍历一次要复制的树，尽管在每个节点上复制了多个节点。这会更快吗？结果证明是：并不多。

复制操作仍然是我的程序的瓶颈。有没有更快的方法来做到这一点？谢谢！ 统计信息 - 使用自定义copy_tree函数;

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 
     1 0.000 0.000 10.406 10.406 <string>:1(<module>) 
     1 0.002 0.002 10.406 10.406 C:\Python27\sdk.py:1431(algorithm1) 
     26 0.005 0.000 4.602 0.177 C:\Python27\sdk.py:1310(engage) 
    1342 0.005 0.000 4.208 0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:594(__call__) 
    1342 0.007 0.000 4.203 0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:208(remotecall) 
    1342 0.017 0.000 3.992 0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:238(asyncreturn) 
    1342 0.005 0.000 3.972 0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:279(getresponse) 
    1342 0.033 0.000 3.961 0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:295(_getresponse) 
    411/26 0.202 0.000 3.930 0.151 C:\Python27\sdk.py:1227(NodeEngage) 
    1338 0.014 0.000 3.909 0.003 C:\Python27\lib\threading.py:235(wait) 
    5356 3.877 0.001 3.877 0.001 {method 'acquire' of 'thread.lock' objects} 
     27 0.001 0.000 3.798 0.141 C:\Python27\sdk.py:888(pick_best_group) 
     378 0.003 0.000 3.797 0.010 C:\Python27\sdk.py:862(group_info) 
46947/378 0.155 0.000 3.786 0.010 C:\Python27\sdk.py:833(core_possibilities) 
    27490 0.114 0.000 3.547 0.000 C:\Python27\sdk.py:779(find_cores) 
    46569 1.046 0.000 3.424 0.000 C:\Python27\sdk.py:798(find_a_true_core) 
    280274 0.873 0.000 1.464 0.000 C:\Python27\sdk.py:213(next) 
     27 0.002 0.000 1.393 0.052 C:\Python27\sdk.py:1008(s) 
    28196 0.016 0.000 1.070 0.000 C:\Python27\sdk.py:1000(copy_tree) 

.............................与deepcopy的方法比较

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 
     1 0.000 0.000 191.193 191.193 <string>:1(<module>) 
     1 0.002 0.002 191.193 191.193 C:\Python27\sdk.py:1431(algorithm1) 
     26 0.006 0.000 185.611 7.139 C:\Python27\sdk.py:1310(engage) 
    411/26 1.200 0.003 185.013 7.116 C:\Python27\sdk.py:1227(NodeEngage) 
30033397/28196 56.608 0.000 177.885 0.006 C:\Python27\lib\copy.py:145(deepcopy) 
3340177/28196 15.354 0.000 177.741 0.006 C:\Python27\lib\copy.py:283(_deepcopy_inst) 
6680354/28196 23.276 0.000 177.261 0.006 C:\Python27\lib\copy.py:253(_deepcopy_dict) 
3340177/150307 22.345 0.000 171.525 0.001 C:\Python27\lib\copy.py:234(_deepcopy_tuple) 
13360708 23.793 0.000 23.793 0.000 {hasattr} 
13614747 12.483 0.000 15.349 0.000 C:\Python27\lib\copy.py:267(_keep_alive) 
    1342 0.005 0.000 7.281 0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:594(__call__) 
    1342 0.008 0.000 7.276 0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:208(remotecall) 
    1342 0.019 0.000 7.039 0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:238(asyncreturn) 
    1342 0.005 0.000 7.018 0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:279(getresponse) 
    1342 0.035 0.000 7.006 0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:295(_getresponse) 
43649486 6.971 0.000 6.971 0.000 {method 'get' of 'dict' objects} 
    1341 0.015 0.000 6.950 0.005 C:\Python27\lib\threading.py:235(wait) 
    5365 6.917 0.001 6.917 0.001 {method 'acquire' of 'thread.lock' objects} 
    6680354 5.325 0.000 5.325 0.000 {method 'iteritems' of 'dict' objects} 
57037048 4.854 0.000 4.854 0.000 {id} 

@ThomasH：这是复制功能，非常简单和自定义。见我的罗斯评论为树节点

def r_copy_tree(node_to_copy, dad_info): 
    new_node = node(dad_info) 

    for (a,son_to_copy) in node_to_copy.sons.items(): 
     new_node.sons[a]=r_copy_tree(son_to_copy,(new_node,a)) 

    return new_node 

def copy_tree(root): 
    return r_copy_tree(root,(None,None)) 

Answer 1

的内容当试图提高性能，你应该总是先从profiling数据，然后根据你看到有什么优化。首先使用cProfile.run运行顶级树形复制代码，然后使用pstats.Stats类来检查概要分析数据，并查看应该将重点放在何处。我建议由sorting your stats开始cumulative时间。