優(yōu)化Python程序的方法

這篇文章主要介紹優(yōu)化Python程序的方法，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

這次就說一種簡單的方式來加速python計(jì)算速度的方法，就是使用numba庫來進(jìn)行，numba庫可以使用JIT技術(shù)即時編譯，達(dá)到高性能，另外也可以使用cuda GPU的計(jì)算能力來加速，對python來說是一個提速非常好的工具庫，使用簡單，但是安裝稍微復(fù)雜一些。

安裝完成numba就可以使用了。

下面寫一個小案例來看一下加速后的程序和加速前的程序的區(qū)別，借用官網(wǎng)上最經(jīng)典的例子：

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from numba import jit
from numpy import arange
import time

@jit
def sum2d(arr):
    M, N = arr.shape
    result = 0.0
    for i in range(M):
        for j in range(N):
            result += arr[i,j]
    return result

a = arange(9).reshape(3,3)
start_time = time.time()
for i in range(10000000):
    sum2d(a)
end_time = time.time()
print (end_time - start_time)

這里使用numpy生成三行三列的矩陣，[[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]然后做二維累加計(jì)算，值顯然應(yīng)該是36，這里做了10000000次這樣的計(jì)算，使用@jit注解可以直接的使用numba jit技術(shù)實(shí)時編譯，從而提高速度，最終運(yùn)行時間大約是3.86s，如果去掉注解的話那么運(yùn)行時間大約是25.45s從這里可以看出來大約有6.6倍的性能提升，所以使用numba加速python程序確實(shí)是方便簡單

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