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 --

import time
def calc_square(numbers):
for n in numbers:
print(f’\n{n} ^ 2 = {n*n}’)
time.sleep(0.1)

def calc_cube(numbers):
for n in numbers:
print(f’\n{n} ^ 3 = {nnn}’)
time.sleep(0.1)

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

print(‘Execution Time: {}’.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):
sum = 0
for i in range (y+1):
sum += 1
return sum

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(“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()

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 --

numbers = [1, 2, 3]
letters =[“A”, “B”, “C”]

for index in range (len(numbers)):
print(numbers[index], letters[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 = [‘Intro to Python’,
‘R Data Analysis’,
‘Python Machine Learning’]
grades = [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):
if (k > 0):
result = k + add_from_1_to_k(k – 1)
return result

add_from_1_to_k(-10)