python可以提高程序执行速度N倍你知道吗？_python 提高计算速度_Python热爱者的博客

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1.1。Numba的约5分钟指南
Numba是Python的即时编译器，它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合，可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时，它被编译为机器代码“及时”执行，并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行！
开箱即用的Numba使用以下方法：
操作系统：Windows（32位和64位），OSX和Linux（32位和64位）
架构：x86，x86_64，ppc64le。在armv7l，armv8l（aarch64）上进行实验。
GPU：Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。
CPython的
NumPy 1.10 - 最新
1.1.1。我怎么得到它？
Numba可作为畅达包为蟒蛇Python发布：
$ conda install numba
Numba还有pip可供选择： 
$ pip install numba
Numba也可以 从源代码编译，虽然我们不建议首次使用Numba用户。 
Numba通常用作核心包，因此其依赖性保持在绝对最小值，但是，可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能： 
scipy- 支持编译numpy.linalg功能。
colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。
pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。
icc_rt - 允许使用Intel SVML（高性能短矢量数学库，仅限x86_64）。安装说明在 性能提示中。 
1.1.2。Numba会为我的代码工作吗？ 
这取决于你的代码是什么样的，如果你的代码是以数字为导向的（做了很多数学运算），经常使用NumPy和/或有很多循环，那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中，我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器，@jit试图加速一些函数来演示哪些有效，哪些无效。 
Numba在代码看起来像这样： 
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from numba import jit
import numpy as np
x = np.arange(100).reshape(10, 10)
@jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance
def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time
    trace = 0
    for i in range(a.shape[0]):   # Numba likes loops
        trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions
    return a + trace              # Numba likes NumPy broadcasting
print(go_fast(x))
对于看起来像这样的代码，如果有的话，它将无法正常工作： 
from numba import jit
import pandas as pd
x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]}
def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit
    df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame
    df += 1                        # Numba doesn't understand what this is
    return df.cov()                # or this!
print(use_pandas(x))
请注意，Numba不理解Pandas，因此Numba只是通过解释器运行此代码，但增加了Numba内部开销的成本！ 
1.1.3。什么是nopython模式？ 
Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行， nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中， nopython=True在@jit装饰器中设置，这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数，以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式，因为它可以带来最佳性能。 
如果编译nopython模式失败，Numba可以编译使用 ，如果没有设置，这是装饰器的 后退模式（如上例所示）。在这种模式下，Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数，并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能，请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas 
1.1.4。如何衡量Numba的表现？ 
首先，回想一下，Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数，这需要时间。但是，一旦编译完成，Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它，它可以重用缓存的版本而不必再次编译。 
测量性能时，一个非常常见的错误是不考虑上述行为，并使用一个简单的计时器来计算一次，该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。 
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from numba import jit
import numpy as np
import time
x = np.arange(100).reshape(10, 10)
@jit(nopython=True)
def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code
    trace = 0
    for i in range(a.shape[0]):
        trace += np.tanh(a[i, i])
    return a + trace
# DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME!
start = time.time()
go_fast(x)
end = time.time()
print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start))
# NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE
start = time.time()
go_fast(x)
end = time.time()
print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start))
这，例如打印： 
Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355
Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06
衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间，这些函数测量多次执行迭代，因此可以在第一次执行时适应编译时间。 
作为旁注，如果编译时间成为问题，Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存，并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。 
1.1.5。它有多快？ 
假设Numba可以在nopython模式下运行，或者至少编译一些循环，它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异，但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南，涵盖了获得额外性能的常用选项。 
1.1.6。Numba如何运作？ 
Numba读取装饰函数的Python字节码，并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码，最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本，根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。 
1.1.7。其他感兴趣的东西： 
Numba有相当多的装饰，我们看到@jit和@njit，但也有： 
@vectorize- 生成NumPy ufunc（ufunc支持所有方法）。文件在这里。
@guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。
@stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。
@jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。
@cfunc - 声明一个函数用作本机回调（从C / C ++等调用）。文件在这里。
@overload- 注册您自己的函数实现，以便在nopython模式下使用，例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。 
一些装饰者提供额外选项： 
parallel = True- 启用功能的 自动并行化。
fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。 
ctypes / cffi / cython互操作性： 
cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。
ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。
Cython导出的函数是可调用的。 
1.1.7.1。GPU目标： 
Numba可以针对Nvidia CUDA和（实验性）AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核，让Numba处理计算和数据移动（或明确地执行此操作）。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。 
示例：接下来我们写一段简单的代码，来计算一下执行时间： 
示例1：不使用numba的: 
遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：857662006 
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
import time
def num():
    arr = []
    for i in range(10000000):
        arr.append(i)
stime = time.time()
num()
etime = time.time() - stime
# print(arr)
print('用时:{}秒'.format(etime))
示例输出时间: 
用时:1.4500024318695068秒
示例2：使用numba @jit 
import time
from numba import jit
def num():
    arr = []
    for i in range(10000000):
        arr.append(i)
stime = time.time()
num()
etime = time.time() - stime
# print(arr)
print('用时:{}秒'.format(etime))
示例输出: 
用时:0.5530002117156982秒
上述两个示例代码，一个使用了numba，另一个没有使用numba；可以看出使用numba @jit装饰后，时间明显快了很多倍。 
这只是一个简单示例；对于复杂计算提高速度更明显。
                        原文链接：https://www.jianshu.com/u/8f2987e2f9fb
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代码优化原则
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。
第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会
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关于代码执行效率的第一个方法是减少频繁的方法访问，尤其是在多层循环内层、且循环次数较多的操作，差距尤为明显。
#真是模块内全局变量
importmath
defcompute_sqrt(nums):
result=[]
forninnums:#假如nums长度很大
#1.math.sqrt会被频繁访问
#2....
                                    对于执行很耗时的程序来说，由于PyQt需要等待程序执行完毕才能进行下一步，这个过程表现在界面上就是卡顿，而如果需要执行这个耗时程序时不断的刷新界面。那么就可以使用QApplication.processEvents()，那么就可以一边执行耗时程序，一边刷新界面的功能，给人的感觉就是程序运行很流畅，因此QApplicationEvents（）的使用方法就是，在主函数执行耗时操作的地方，加入QApplication.processEvents()
                                    在大家的记忆中python是一门非常不错的语言，具有很多的优势，但python同样具有缺点，那就是运行效率低，那么为什么python运行效率低呢?原因在这里。1. python是动态语言动态语言是一类在运行时可以改变其结构的语言，如新的函数、对象、代码可以被引入，已有的函数可以被删除或其他结构上的变化等，该类语言更具有活性，但是不可避免的因为运行时的不确定性也影响运行效率。2. python是解释...
                                    大家好，我是小寒。
一提到 python，大家的第一印象就是 python 语法简单，有丰富的库，它在机器学习和大数据中广泛使用。
同样，python 速度慢 也给大家留下了深刻印象。
不过，我们可以使用一些技巧来克服这个问题。
在本文中，我将分享一些 Python 技巧，使用这些技巧可以让我们的 Python 代码运行得比平时更快。
一、正确的算法和数据结构
「选择正确的数据结构，对代码的效率提升是显而易见的。」
python 中内置了 「list、tuple、set、dictionary」 等多种数据结