Convierte el siguiente código Python en una operación paralela multiproceso --

**Código Python

Convierte el siguiente código Python en una operación paralela multiproceso --

tiempo de importación
def calc_cuadrado(números).
para n en números.
print(f'\n{n} ^ 2 = {n*n}')
time.sleep(0.1)

def calc_cubo(números).
para n en números.
print(f'\n{n} ^ 3 = {nnn}')
time.sleep(0.1)

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

print('Hora de ejecución: {}'.format(end-start))

Por favor, como ingeniero de pruebas de software, me gustaría comparar la eficiencia operativa de las siguientes dos piezas de código algorítmico que realizan la misma tarea, por favor escriba un bucle para ejecutar el siguiente algoritmo [ Parámetros ] y proporcione el tiempo de ejecución de cada uno de los dos fragmentos de código, así como información estadística pertinente.

Código 1.

Código 2.

Por favor, como ingeniero de pruebas de software, me gustaría comparar la eficiencia operativa de las siguientes dos piezas de código algorítmico que realizan la misma tarea, por favor escriba un bucle para ejecutar el siguiente algoritmo [10 veces] y el tiempo de ejecución de cada uno de los dos fragmentos de código, así como la información estadística pertinente.

Por favor, como ingeniero de pruebas de software, escriba el [ Funciones ] El código de prueba unitario para la condición de prueba:

condición de prueba

Por favor, como ingeniero de pruebas de software, escriba el [ def compute(a, b) ] El código de prueba unitario para la condición de prueba:

Por favor, ayúdenme como ingeniero de software a optimizar la eficiencia de ejecución del siguiente código -

Código Python

Por favor, ayúdenme como ingeniero de software a optimizar la eficiencia de ejecución del siguiente código -

def prueba(y):
suma = 0
para i en el intervalo (y+1):
suma += 1
devolver suma

Como optimizador de código, por favor ayúdeme a optimizar el siguiente código Pandas -

Código Python

Como optimizador de código, por favor ayúdeme a optimizar el siguiente código Pandas -

importar pandas como pd

df = pd.read_csv(data_path + "títulos.csv")
df_bad = df.query("runtime > 30 & type == 'SHOW'")
df_bad ["puntuación"] = df_bad "puntuación_imdb", "puntuación_tmdb".sum(eje=1)
df_bad = df_bad "temporadas", "puntuación"
df_bad = df_bad.groupby("temporadas").agg(["recuento", "media"])
df_bad = df_bad.droplevel(axis=1, level=0)
df_bad = df_bad.query("recuento > 10")

df_bad.head()

Por favor actúe como optimizador de código, el siguiente código está escrito a bajo nivel, por favor ayúdeme a modificarlo --

Código Python

Por favor actúe como optimizador de código, el siguiente código está escrito a bajo nivel, por favor ayúdeme a modificarlo --

números = [1, 2, 3] letras = ["A", "B", "C"]

para índice en rango (len(números))::
print(números[índice], letras[índice])

Por favor, haga de optimizador de código y simplifique el siguiente código -

Código Python

Por favor, haga de optimizador de código y simplifique el siguiente código -

clases = ['Introducción a Python',
Análisis de datos con R.
Python Machine Learning'] grados = [98,
96,
89]grade_dict = {}
para idx en rango(len(clases))::
grade_dict[classes[idx]] = grades[idx]print(grade_dict)

Por favor, como ingeniero de software, ayúdame a solucionar los siguientes errores en el código --

Código Python

Por favor, como ingeniero de software, ayúdame a solucionar los siguientes errores en el código --

def añadir_desde_1_a_k(k).
si (k > 0).
resultado = k + add_from_1_to_k(k - 1)
devolver resultado

add_from_1_to_k(-10)