让我们清理一下：
def match_share(string, W, weights, rel_weight):
words = string.split()
words_counts = Counter(words)
words = string.split()
words_counts = Counter(words)
那是多余的！将 4 个语句替换为 2 个：
def match_share(string, W, weights, rel_weight):
words = string.split()
words_counts = Counter(words)
下一步：
ratios = []
for word in words:
if ((word in weights[W].keys())&(word in rel_weight[W].keys())):
if (weights[W][word]!=0):
ratios.append(words_counts[word]*rel_weight[W][word]/weights[W][word])
else:
ratios.append(0)
我不知道您认为该代码的作用。我希望你没有狡猾。但是.keys 返回一个可迭代对象，并且X in <iterable> 比X in <dict> 慢得多。另外，注意：如果最里面的 (weights[W][word] != 0) 条件失败，您不会附加任何内容。这可能是一个错误，因为您尝试在另一个 else 条件中附加 0。 （我不知道你在做什么，所以我只是指出来。）这是 Python，而不是 Perl、C 或 Java。所以if <test>:周围不需要括号
让我们开始吧：
ratios = []
for word in words:
if word in weights[W] and word in rel_weight[W]:
if weights[W][word] != 0:
ratios.append(words_counts[word] * rel_weight[W][word] / weights[W][word])
else:
ratios.append(0)
下一步：
if len(words)>0:
ratios = np.divide(ratios, float(len(words)))
您试图防止除以零。但是您可以使用列表的truthiness 来检查这一点，并避免比较：
if words:
ratios = np.divide(ratios, float(len(words)))
其余的都很好，但你不需要变量。
ratio = np.sum(ratios)
return ratio
应用这些模块后，您的函数如下所示：
def match_share(string, W, weights, rel_weight):
words = string.split()
words_counts = Counter(words)
ratios = []
for word in words:
if word in weights[W] and word in rel_weight[W]:
if weights[W][word] != 0:
ratios.append(words_counts[word] * rel_weight[W][word] / weights[W][word])
else:
ratios.append(0)
if words:
ratios = np.divide(ratios, float(len(words)))
ratio = np.sum(ratios)
return ratio
仔细观察一下，我知道你正在这样做：
word_counts = Counter(words)
for word in words:
append( word_counts[word] * ...)
据我说，这意味着如果“apple”出现 6 次，您将在列表中附加 6*...，每个单词一次。因此，您的列表中将出现 6 次不同的 6*...。你确定那是你想要的吗？还是应该是 for word in word_counts 来遍历不同的单词？
另一个优化是从循环内部删除查找。即使W 的值永远不会改变，您仍会继续查找weights[W] 和rel_weight[W]。让我们在循环之外缓存这些值。另外，让我们缓存一个指向ratios.append 方法的指针。
def match_share(string, W, weights, rel_weight):
words = string.split()
words_counts = Counter(words)
ratios = []
# Cache these values for speed in loop
ratios_append = ratios.append
weights_W = weights[W]
rel_W = rel_weight[W]
for word in words:
if word in weights_W and word in rel_W:
if weights_W[word] != 0:
ratios_append(words_counts[word] * rel_W[word] / weights_W[word])
else:
ratios_append(0)
if words:
ratios = np.divide(ratios, float(len(words)))
ratio = np.sum(ratios)
return ratio
试试看，看看效果如何。请查看上面的粗体 注释 和问题。可能有错误，可能有更多方法可以加快速度。