这段代码如何处理大量的数据？

这段代码使用了列表推导式生成100件产品的实例，这种方式在处理大量数据时可能会占用较多内存，因为一次性生成整个列表。对于大数据量的情况，可以考虑采用迭代器或者生成器函数，这样可以按需逐个生成产品对象，而不是一次性加载所有数据。例如，可以将`detect_defects`函数改为返回一个生成器：

def generate_defectives(total_products=100, defect_rate=0.9):
    for _ in range(total_products):
        yield Product(random.random() < defect_rate)

def check_defectives():
    defectives_generator = generate_defectives(100)
    for i, product in enumerate(defectives_generator, start=1):
        if product.is_defective:
            print(f"{i}: 瑕疵品")
        else:
            print(f"{i}: 非瑕疵品")

# 使用生成器进行检查，不会一次性加载所有产品
check_defectives()

相关问题

如何优化这段代码，使其能同时处理大量数据？

如果你需要处理大量数据并且希望提高效率，可以考虑使用列表或字典存储已输入的成绩，而不是每次输入后都进行计算。这里是一个稍微优化过的版本：

def count_students(numbers):
    score_ranges = {
        "0-59": 0,
        "60-79": 0,
        "80-100": 0
    }

    for score in numbers:
        try:
            score = int(score)
            if score < 60:
                score_ranges["0-59"] += 1
            elif 60 <= score < 80:
                score_ranges["60-79"] += 1
            else:
                score_ranges["80-100"] += 1
        except ValueError:
            pass  # 忽略非整数输入

    return score_ranges

# 示例数据
scores = [input("请输入学生的分数（0-100，输入'q'退出）：") for _ in range(100)]  # 获取一定数量的成绩输入

result = count_students(scores)
for key, value in result.items():
    print(f"{key}分有 {value} 名学生。")

这段代码如何优化性能？

这段C代码已经相对简洁，但在追求更高的性能时，我们可以考虑以下几个方面：

1. **减少不必要的计算**：当前代码对每个输入的数都进行了两次取模运算 (`%`)。如果需要多次判断同一个数，可以将取模的结果保存下来，避免重复计算。

int mod3 = num % 3;
if (mod3 == 0) {
    //...
}
int mod5 = num % 5;
if (mod5 == 0) {
    //...
}

2. **使用结构化编程**：对于循环输入的情况，可以使用循环结构遍历用户输入，而不是每次都读取新的输入。

for (;;) {
    int num;
    if (scanf("%d", &num) != 1 || num < 0) {  // 检查输入是否合法
        printf("无效输入，请输入一个正整数：\n");
        continue;  // 清空缓冲区并继续循环
    }
    // 然后继续判断
}

3. **内存管理**：`scanf`会把输入留在缓冲区，如果有多余的换行符，可以用`fflush(stdin)`或`\n`清除缓冲区，确保后续输入不受影响。

优化后的代码会更高效一些。不过通常来说，对于这种单次运行的简单判断，优化性能的影响可能并不显著，除非需要处理大量数据或频繁调用。