Pythonにおけるプロファイリング ― コードの高速化のために | POSTD
ここHumanGeo社ではPythonを使うことが多く、それは極上の楽しみでもあります。美しく機能的なコードを短時間で記述するのにPythonはうってつけで、私個人にとっても一押しの言語です。仕事に限らずプライベートでも使っています。そんな素晴らしいPythonですが、欠点がないわけではありません。それはあまりにも遅いことです。幸いPythonには、コードをプロファイリングするための優れたツールがいくつかあるので、コードの美しさと速さを共存させることができます。 HumanGeoで働き出した頃、実行に長時間を要すプログラムのボトルネックを探り、何とかしてそれを速くさせるという仕事を担当しました。その内容は、 cProfile や PyCallGraph （ ソース ）、はたまたPyPy（高速なPython用代替インタプリタ）などの各種ツールを使って、プログラムを最適化するためのベストな方法
全てのデータを削除する(TRUNCATE TABLE文)
指定したテーブル名( table_reference )に格納されているデータをすべて削除します。 全てのデータを削除するには DELETE 文を使って DELETE FROM tbl_name でも同様のことが行えます。ただ DELETE 文がデータを 1 つずつ削除するのに対して、 TRUNCATE TABLE 文の場合はテーブルをいったん削除して改めてテーブルを作成するためテーブルに格納されているデータが非常に多い場合には高速で行える場合があります。また他にも異なる点があるのでのちほど解説します。DELETE 文については「データを削除する(DELETE文)」を参照されてください。 -- -- それでは実際に試してみます。次のようなテーブルを作成しました。
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