优化Python程序的方法

这篇文章主要介绍优化Python程序的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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这次就说一种简单的方式来加速python计算速度的方法，就是使用numba库来进行，numba库可以使用JIT技术即时编译，达到高性能，另外也可以使用cuda GPU的计算能力来加速，对python来说是一个提速非常好的工具库，使用简单，但是安装稍微复杂一些。

安装完成numba就可以使用了。

下面写一个小案例来看一下加速后的程序和加速前的程序的区别，借用官网上最经典的例子：

#!/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)

这里使用numpy生成三行三列的矩阵，[[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]然后做二维累加计算，值显然应该是36，这里做了10000000次这样的计算，使用@jit注解可以直接的使用numba jit技术实时编译，从而提高速度，最终运行时间大约是3.86s，如果去掉注解的话那么运行时间大约是25.45s从这里可以看出来大约有6.6倍的性能提升，所以使用numba加速python程序确实是方便简单

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