¿Un tiempo de ejecución más rápido?

Tengo un código que lee una gran cantidad de fechas en formato 'AAAA-MM-DD'. Analizar todas estas fechas para poder agregar uno, dos o tres días y luego volver a escribirlas en el mismo formato ralentiza considerablemente las cosas.

 3214657   14.330    0.000  103.698    0.000 trade.py:56(effective)
 3218418   34.757    0.000   66.155    0.000 _strptime.py:295(_strptime)

 day = datetime.datetime.strptime(endofdaydate, "%Y-%m-%d").date()

¿Alguna sugerencia sobre cómo acelerarlo un poco (o mucho)?

Nov 20 '12 14:11 John Mee

Pitón 3.7+:fromisoformat()

Desde Python 3.7, la datetimeclase tiene un método fromisoformat. Cabe señalar que esto también se puede aplicar a esta pregunta:

Rendimiento vs.strptime()

El corte explícito de cadenas puede brindarle un aumento de rendimiento de aproximadamente 9 veces en comparación con lo normal strptime, ¡pero puede obtener un aumento de aproximadamente 90 veces con el método incorporado !fromisoformat

%timeit isofmt(datelist)
569 µs ± 8.45 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit slice2int(datelist)
5.51 ms ± 48.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit normalstrptime(datelist)
52.1 ms ± 1.27 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

from datetime import datetime, timedelta
base, n = datetime(2000, 1, 1, 1, 2, 3, 420001), 10000
datelist = [(base + timedelta(days=i)).strftime('%Y-%m-%d') for i in range(n)]

def isofmt(l):
    return list(map(datetime.fromisoformat, l))
    
def slice2int(l):   
    def slicer(t):
        return datetime(int(t[:4]), int(t[5:7]), int(t[8:10]))
    return list(map(slicer, l))

def normalstrptime(l):
    return [datetime.strptime(t, '%Y-%m-%d') for t in l]
    
print(isofmt(datelist[0:1]))
print(slice2int(datelist[0:1]))
print(normalstrptime(datelist[0:1]))

# [datetime.datetime(2000, 1, 1, 0, 0)]
# [datetime.datetime(2000, 1, 1, 0, 0)]
# [datetime.datetime(2000, 1, 1, 0, 0)]

Python 3.8.3rc1 x64/Win10

May 10 '2020 10:05 FObersteiner