Without more information on the context of this code and the purpose it serves, it is difficult to optimize it effectively. However, there are some general tips that can improve its performance:

1. Use list comprehension instead of loops: Instead of using a for loop to append points to the mdr_points list, you can use a list comprehension to perform the same operation more efficiently. For example:
```
def is_mdr(line):
    response = requests.post(
        MDR_URL,
        data=line.wkt,
        headers={"accept": "/", "Content-Type": "text/plain"}
    )
    return response.content == b"true"

mdr_points = [points for points in split_list(route_points) if is_mdr(shapely.geometry.LineString(points))]
```

2. Use the built-in 'in' operator to check for membership: Instead of using len() to check if the mdr_points list is non-empty, you can use the 'in' operator to check for membership. For example:
```
if mdr_points:
    mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_m(shapely.LineString(mdr_points))
    mdr_points = []
```

3. Use a generator expression to avoid creating a temporary list: Instead of creating a temporary list of points to pass to the shapely.LineString() constructor, you can use a generator expression to avoid creating unnecessary objects. For example:
```
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_m(shapely.LineString(point for point in mdr_points))
```

4. Cache the LineString object for reuse: Instead of creating a new LineString object on each iteration of the loop, you can cache the object and reuse it. For example:
```
line_cache = {}
...
for points in split_list(route_points):
    ...
    line_wkt = line.wkt
    if line_wkt not in line_cache:
        line_cache[line_wkt] = line
    is_mdr = (
        requests.post(
            MDR_URL,
            data=line_wkt,
            headers={"accept": "/", "Content-Type": "text/plain"},
        ).content
        == b"true"
    )
    ...
    mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_m(line_cache[line_wkt])
```
These are just a few examples of possible optimizations that may or may not be applicable to your specific use case. It is important to benchmark and test your code after making any changes to ensure that they actually improve performance.
หากไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริบทของโค้ดนี้และวัตถุประสงค์ของโค้ดนี้ การปรับให้มีประสิทธิภาพสูงสุดจึงเป็นเรื่องยาก อย่างไรก็ตาม มีเคล็ดลับทั่วไปบางประการที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้: 1. ใช้ list comprehension แทนการวนซ้ำ: แทนที่จะใช้ for loop เพื่อผนวกจุดเข้ากับรายการ mdr_points คุณสามารถใช้ list comprehension เพื่อดำเนินการเดียวกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น: ``` def is_mdr(line): response = request.post( MDR_URL, data=line.wkt, headers={"accept": "/", "Content-Type": "text/plain"} ) return response.content == b"true" mdr_points = [คะแนนสำหรับคะแนนใน split_list(route_points) if is_mdr(shapely.geometry.LineString(points))] ``` 2. ใช้ตัวดำเนินการ 'in' ในตัวเพื่อตรวจสอบ สำหรับการเป็นสมาชิก: แทนที่จะใช้ len() เพื่อตรวจสอบว่ารายการ mdr_points ไม่ว่างเปล่า คุณสามารถใช้โอเปอเรเตอร์ 'in' เพื่อตรวจสอบการเป็นสมาชิกได้ ตัวอย่างเช่น: ``` if mdr_points: mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_m(shapely.LineString(mdr_points)) mdr_points = [] ``` 3. ใช้นิพจน์ตัวสร้างเพื่อหลีกเลี่ยงการสร้างรายการชั่วคราว: แทนที่จะสร้างรายการชั่วคราวของ ชี้ไปที่ตัวสร้าง shapely.LineString() คุณสามารถใช้นิพจน์ตัวสร้างเพื่อหลีกเลี่ยงการสร้างวัตถุที่ไม่จำเป็น ตัวอย่างเช่น: ``` mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_m(shapely.LineString(point for point in mdr_points)) ``` 4. แคชอ็อบเจ็กต์ LineString เพื่อนำกลับมาใช้ใหม่: แทนที่จะสร้างอ็อบเจ็กต์ LineString ใหม่ในการวนซ้ำแต่ละครั้งของลูป คุณสามารถแคชวัตถุและนำมาใช้ซ้ำได้ ตัวอย่างเช่น: ``` line_cache = {} ... สำหรับจุดใน split_list(route_points): ... line_wkt = line.wkt ถ้า line_wkt ไม่ได้อยู่ใน line_cache: line_cache[line_wkt] = line is_mdr = (request.post( MDR_URL, data=line_wkt, headers={"accept": "/", "Content-Type": "text/plain"}, ).content == b"true" ) ... mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_m(line_cache[ line_wkt]) ``` นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของการเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นไปได้ซึ่งอาจใช้หรือไม่สามารถใช้ได้กับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องเปรียบเทียบและทดสอบโค้ดของคุณหลังจากทำการเปลี่ยนแปลงใดๆ เพื่อให้แน่ใจว่าจะปรับปรุงประสิทธิภาพได้จริง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence