如何讓python的運(yùn)行速度得到提升

更新時(shí)間：2020年07月08日 14:19:40 作者：silencement

在本篇文章里小編給大家分享了關(guān)于如何讓python的運(yùn)行速度得到提升的方法和技巧，需要的朋友們可以學(xué)習(xí)下。

python一直被病垢運(yùn)行速度太慢，但是實(shí)際上python的執(zhí)行效率并不慢，慢的是python用的解釋器Cpython運(yùn)行效率太差。

“一行代碼讓python的運(yùn)行速度提高100倍”這絕不是嘩眾取寵的論調(diào)。

我們來(lái)看一下這個(gè)最簡(jiǎn)單的例子，從1一直累加到1億。

最原始的代碼：

import time
def foo(x,y):
  tt = time.time()
  s = 0
  for i in range(x,y):
    s += i
  print('Time used: {} sec'.format(time.time()-tt))
  return s
print(foo(1,100000000))

結(jié)果

Time used: 6.779874801635742 sec
4999999950000000

是不是快了100多倍呢？

那么下面就分享一下“為啥numba庫(kù)的jit模塊那么牛掰？”

NumPy的創(chuàng)始人Travis Oliphant在離開(kāi)Enthought之后，創(chuàng)建了CONTINUUM，致力于將Python大數(shù)據(jù)處理方面的應(yīng)用。最近推出的Numba項(xiàng)目能夠?qū)⑻幚鞱umPy數(shù)組的Python函數(shù)JIT編譯為機(jī)器碼執(zhí)行，從而上百倍的提高程序的運(yùn)算速度。

Numba項(xiàng)目的主頁(yè)上有Linux下的詳細(xì)安裝步驟。編譯LLVM需要花一些時(shí)間。

Windows用戶可以從Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下載安裝LLVMPy、meta和numba等幾個(gè)擴(kuò)展庫(kù)。

下面我們看一個(gè)例子：

import numba as nb
from numba import jit
@jit('f8(f8[:])')
def sum1d(array):
 s = 0.0
 n = array.shape[0]
 for i in range(n):
  s += array[i]
 return s
import numpy as np
array = np.random.random(10000)
%timeit sum1d(array)
%timeit np.sum(array)
%timeit sum(array)
10000 loops, best of 3: 38.9 us per loop
10000 loops, best of 3: 32.3 us per loop
100 loops, best of 3: 12.4 ms per loop

numba中提供了一些修飾器，它們可以將其修飾的函數(shù)JIT編譯成機(jī)器碼函數(shù)，并返回一個(gè)可在Python中調(diào)用機(jī)器碼的包裝對(duì)象。為了能將Python函數(shù)編譯成能高速執(zhí)行的機(jī)器碼，我們需要告訴JIT編譯器函數(shù)的各個(gè)參數(shù)和返回值的類型。我們可以通過(guò)多種方式指定類型信息，在上面的例子中，類型信息由一個(gè)字符串'f8(f8[:])'指定。其中'f8'表示8個(gè)字節(jié)雙精度浮點(diǎn)數(shù)，括號(hào)前面的'f8'表示返回值類型，括號(hào)里的表示參數(shù)類型，'[:]'表示一維數(shù)組。因此整個(gè)類型字符串表示sum1d()是一個(gè)參數(shù)為雙精度浮點(diǎn)數(shù)的一維數(shù)組，返回值是一個(gè)雙精度浮點(diǎn)數(shù)。

內(nèi)容擴(kuò)展：

Python運(yùn)行速度提升

相比較C，C++，python一直被抱怨運(yùn)行速度很慢，實(shí)際上python的執(zhí)行效率并不慢，而是解釋器Cpython運(yùn)行效率很差。

通過(guò)使用numba庫(kù)的jit可以讓python的運(yùn)行速度提高百倍以上。

同諾簡(jiǎn)單累加，相乘的例子，可以看出。

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
'''
@author: Victor
@Company：華中科技大學(xué)電氣學(xué)院聚變與等離子研究所
@version: V1.0
@contact: 1650996069@qq.com 2018--2020
@software: PyCharm2018
@file: quickPython3.py
@time: 2018/9/21 20:54
@desc:使用numba的jit是python代碼運(yùn)行速度提高100倍左右
'''
'''平常運(yùn)行'''
import time
def add(x,y):
    tt = time.time()
    s = 0
    for i in range(x,y):
        s += i
    print('The time used: {} seconds'.format(time.time()-tt))
    return s
 
add(1,100000000)
##########結(jié)果###############
# D:\Python3\python.exe D:/Pycharm2018Works/InsteringPython3/SomeBasics/quickPython3.py
# The time used: 6.712835788726807 seconds
# Process finished with exit code 0

'''調(diào)用numba運(yùn)行'''
import time
from numba import jit
@jit
def add(x,y):
    tt = time.time()
    s = 0
    for i in range(x,y):
        s += i
    print('The time used: {} seconds'.format(time.time()-tt))
    return s
 
add(1,100000000)
##########結(jié)果###############
# D:\Python3\python.exe D:/Pycharm2018Works/InsteringPython3/SomeBasics/quickPython3.py
# The time used: 0.06396007537841797 seconds
# 
# Process finished with exit code 0

Numba模塊能夠?qū)⑻幚鞱umPy數(shù)組的Python函數(shù)JIT編譯為機(jī)器碼執(zhí)行，從而上百倍的提高程序的運(yùn)算速度。

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