성능 비교 stringr - str_replace_all

Question

str_replace_all 실행시 성능 차이가 발생하는지 궁금합니다.

text <- c("a","b", "c") 
str_replace_all(text, c("a", "b", "c"), c("d", "e", "f")) 

및

str_replace_all(text, "a", "d") 
str_replace_all(text, "b", "e") 
str_replace_all(text, "c", "f") 

이 모두 나에게 같은 결과를 얻을하지만 난 20 만 개 문서 및 경우 가까운에 대해 동일한 절차를 수행 한 경우 빠른 것이 무엇인지 궁금 해서요 : 예를 들어

각 문서 파일은 더 길었습니까?

Answer 1

값을 변경할 필요가 없으므로 str_replace_all 단일 통화로 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 자, str_replace_all으로 전화하여 text 값을 변경해야 할 때마다 교체 할 때마다 값을 다시 지정해야하므로 추가 오버 헤드가 발생합니다. f2 번째 사용하고 f3 단지 f2의 "체인화"버전이고, f1 첫 번째 접근 방식을 사용한다 : 상기 함수는 50,000 번 수행 하였다 times = 50000 함께

> library(microbenchmark) 
> text <- c("a", "b", "c") 

> f1 <- function(text) { text=str_replace_all(text, "a", "d"); text = str_replace_all(text, "b", "e"); text=str_replace_all(text, "c", "f"); return(text) } 
> f1(text) 
[1] "d" "e" "f" 
> f2 <- function(text) { return(str_replace_all(text, c("a", "b", "c"), c("d", "e", "f"))) } 
> f2(text) 
[1] "d" "e" "f" 
> f3 <- function(text) { return(str_replace_all(str_replace_all(str_replace_all(text, "c", "f"), "b", "e"), "a", "d")) } 
> f3(text) 
[1] "d" "e" "f" 
> test <- microbenchmark(f1(text), f2(text), f3(text), times = 50000) 
> test 
Unit: microseconds 
    expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
f1(text) 225.788 233.335 257.2998 239.673 262.313 25071.76 50000 
f2(text) 182.321 187.755 207.1858 191.980 210.393 24844.76 50000 
f3(text) 224.581 231.825 255.2167 237.863 259.898 24531.74 50000 

여기

3 개 기능 테스트입니다 상기 중간 값, 하부 분위 (LQ) 및 상부 분위 (UQ) 값과 함께, f2와 최저 인, 증명 한그이 가장 빠릅니다.

을 그리고 마지막으로, 당신은 리터럴 문자열을 교체해야하는 경우 stri_replace_all_fixed stringi 에서 패키지를 사용하는 것이 가장 좋습니다 : autoplot(test)은 (ggplot2 라이브러리에서) 보여줍니다. 그런 다음 벤치 마크는 다음과 같습니다.

> library(stringi) 
> f1 <- function(text) { text=stri_replace_all_fixed(text, "a", "d"); text = stri_replace_all_fixed(text, "b", "e"); text=stri_replace_all_fixed(text, "c", "f"); return(text) } 
> f2 <- function(text) { return(stri_replace_all_fixed(text, c("a", "b", "c"), c("d", "e", "f"))) } 
> f3 <- function(text) { return(stri_replace_all_fixed(stri_replace_all_fixed(stri_replace_all_fixed(text, "c", "f"), "b", "e"), "a", "d")) } 
> test <- microbenchmark(f1(text), f2(text), f3(text), times = 50000) 
> test 
Unit: microseconds 
    expr min lq  mean median uq  max neval cld 
f1(text) 7.547 7.849 9.197490 8.151 8.453 1008.800 50000 b 
f2(text) 3.321 3.623 4.420453 3.925 3.925 2053.821 50000 a 
f3(text) 7.245 7.547 9.802766 7.849 8.151 50816.654 50000 b