Bir özellik sınıfındaki özelliklerin sayısını saymanın en hızlı yolu?

Arcpy'de Veri Erişimi modülünün tanıtımıyla (30x daha hızlı arama imleçleri), sql ölçütleriyle eşleşen özelliklerin sayımının geleneksel MakeTableView + GetCount metodolojisinden daha hızlı olup olmadığını bilmek istiyorum.

Yukarıdaki cevaptan gelen çözümü test ettim ve gerçek dünya verilerimde fark önemsiz. Diğer cevaplarla sonuçlanmanın tersine, arcpy.MakeTableView_management ve ArcMap içindeki arcpy.da.SearchCursor için zamanlarım aynı.

Sorgu olan ve olmayan varyasyonları test ettim, lütfen sorgu sürümünün koduna ve aşağıdaki son ölçülen sonuçlara bakın:

@staticmethod
def query_features(feature_class, query):

    # Method 1
    time.sleep(5)  # Let the cpu/ram calm before proceeding!
    start_time = time.clock()
    count = len(list(i for i in arcpy.da.SearchCursor(feature_class, ["OBJECTID"], query)))
    end_time = time.clock()
    arcpy.AddMessage("Method 1 finished in {} seconds".format((end_time - start_time)))
    arcpy.AddMessage("{} features".format(count))

    # Method 2
    time.sleep(5)  # Let the cpu/ram calm before proceeding!
    start_time = time.clock()
    arcpy.MakeTableView_management(feature_class, "myTableView", query)
    count = int(arcpy.GetCount_management("myTableView").getOutput(0))

    end_time = time.clock()
    arcpy.AddMessage("Method 2 in {} seconds".format((end_time - start_time)))
    arcpy.AddMessage("{} features".format(count))

Aşağıdaki sonuçlar:

    No query:
    Method 1 finished in 5.3616442 seconds
    804140 features
    Method 2 in 4.2843138 seconds
    804140 features

    Many results query:
    Method 1 finished in 12.7124766 seconds
    518852 features
    Method 2 in 12.1396602 seconds
    518852 features

    Few results query:
    Method 1 finished in 11.1421476 seconds
    8 features
    Method 2 in 11.2232503 seconds
    8 features

Bir filegeotabase'in içinde 1 milyon rastgele oluşturulmuş nokta içeren bir örnek kullanıyorum. Buraya ekli .

İşte bize başlamak için bazı kod:

import time
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:\CountTest.gdb"

time.sleep(5) # Let the cpu/ram calm before proceeding!

"""Method 1"""
StartTime = time.clock()
with arcpy.da.SearchCursor("RandomPoints", ["OBJECTID"]) as cursor:
    rows = {row[0] for row in cursor}

count = 0
for row in rows:
    count += 1

EndTime = time.clock()
print "Finished in %s seconds" % (EndTime - StartTime)
print "%s features" % count

time.sleep(5) # Let the cpu/ram calm before proceeding!

"""Method 2"""
StartTime2 = time.clock()
arcpy.MakeTableView_management("RandomPoints", "myTableView")
count = int(arcpy.GetCount_management("myTableView").getOutput(0))

EndTime2 = time.clock()
print "Finished in %s seconds" % (EndTime2 - StartTime2)
print "%s features" % count

Ve bazı ilk sonuçlar:

>>> 
Finished in 6.75540050237 seconds
1000000 features
Finished in 0.801474780332 seconds
1000000 features
>>> =============================== RESTART ===============================
>>> 
Finished in 6.56968596918 seconds
1000000 features
Finished in 0.812731769756 seconds
1000000 features
>>> =============================== RESTART ===============================
>>> 
Finished in 6.58207512487 seconds
1000000 features
Finished in 0.841122157314 seconds
1000000 features

Daha büyük, daha karmaşık veri kümelerini düşünün. SearchCursor süresiz olarak tarar.

Sonuçlardan hiç memnun değilim, ancak DataAccess modülü GIS geliştirme çevremizde yoğun bir şekilde kullanılıyor. MakeTableView + GetCount metodolojisinden daha esnek olduğundan, bu modülle bazı fonksiyon tanımlarımızı yeniden inşa etmek istiyorum.