使用python编程处理大量数据，效率太慢怎么解决

Question

我的程序是这样的
while i<10000000
if a[i]==a[i+1]:
del a[i+1]
if a[i]<a[i+1]:
if a[i+1]<=a[i+2]:
del a[i+1]
l=l-1
else : i=i+1
if a[i]>a[i+1]:
if a[i+1]>=a[i+2]:
del a[i+1]
l=l-1
else : i=i+1
a是一个一维数组，已经存有上千万个数据。
运行的时候速度很慢，怎么解决这个问题~

Answer 1

既然存有上千万个数据，为什么不使用数据库呢？
使用小型的sqlite数据库，加上适当的索引、筛选，肯定能大大提高数据处理速度。
python也自身带有处理sqlite数据库的模块，极其方便。

Answer 2

循环本身是没有什么耗时的；恐怕资源消耗于数字a的反复调整变化上；
如果内存资源充裕的话建议不对数组a进行del操作，而是顺序地将满足条件的数据添加到新数组中。追问

不知道怎么编

追答

给你一段伪代码参考一下:

a, cpy, skips = range(10000000), [], 0
L = len(a)
for i, element in enumerate(a):
    if skips:
        # 跳过若干已经判断要跳过的元素
        skips -= 1
        continue
    
    # 用你的业务逻辑判断后续跳过几个元素
    j = i+1
    while j < L:
        if yourbusinesslogic(i, j):
            skips += 1
        else:
            break
        j += 1
    
    # 添加当前元素到副本列表
    cpy.append(element)

追问

我试了
原来比如a=[1,2,3,4,5,6,8,5,4,3,9,8,1]
运算后
cpy=[1,3,5,8,4,3,9,8,1]
结果还是不符合

追答#!/usr/bin/python
# encoding: utf-8

a=[1,2,3,4,5,5,5,6,8,8,5,4,4,3,9,8,1]
L = len(a)

def businesslogic(i, j):
    if j >= L-1:
        return False
    if a[i] == a[j]:
        return True
    if a[i] < a[j] <= a[j+1]:
        return True
    if a[i]>a[j]>=a[j+1]:
        return True

print a
cpy, skips = [], 0
for i, element in enumerate(a):
    if skips:
        # 跳过若干已经判断要跳过的元素
        skips -= 1
        continue
     
    # 用你的业务逻辑判断后续跳过几个元素
    j = i+1
    while j < L:
        if businesslogic(i, j):
            skips += 1
        else:
            break
        j += 1
     
    # 添加当前元素到副本列表
    cpy.append(element)

print cpy

>python "baidu.py"
[1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 8, 8, 5, 4, 4, 3, 9, 8, 1]
[1, 8, 3, 9, 1]
>

is it?

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Answer 3

用cython加速可能会好点。

Answer 4

将数据分片处理是不是好些。追问

这个方法可行