一行代码让 Python 的运行速度提高100倍

python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。这篇文章主要介绍了一行代码让 Python 的运行速度提高100倍的相关知识,需要的朋友可以参考下 Python 语言常常因为其解释器 CPython 的执行效率较低而被诟病，但实际上，Python 本身的执行效率并不差。为了提升 Python 的运行速度，开发者们研发了如 Numba 这样的库，它允许通过简单的装饰器（@jit）将 Python 代码转化为机器码，从而显著提高性能。 Numba 是一个开源的 JIT（Just In Time）编译器，它能够将 Python 和 NumPy 函数编译为低级机器码，特别适用于处理 NumPy 数组。Numba 的核心优势在于它可以动态地、逐行编译 Python 代码，使其运行速度接近 C 或 Fortran 这样的底层语言。这使得数据科学家和程序员能够在保持 Python 的易读性和灵活性的同时，提升代码的执行效率。 在文中提到的示例中，我们比较了未使用 Numba 和使用 Numba 后计算从 1 到 1 亿的累加操作所需的时间。原始代码耗时约 6.7 秒，而引入 Numba 的 @jit 装饰器后，时间降低到了 0.047 秒，性能提升了大约 140 倍。这展示了 Numba 对于数值计算性能的巨大提升。 Numba 的使用非常简单，只需要在函数定义前加上 @jit 装饰器即可。然而，为了最大化性能，我们需要为 Numba 提供类型信息。例如，在上面的例子中，类型字符串 `'f8(f8[:])'` 指定了输入参数为一维浮点数数组，返回值为双精度浮点数。这种类型声明有助于 Numba 更精确地编译代码，避免了运行时的类型检查，从而提升效率。 需要注意的是，Numba 编译的函数是类型敏感的，也就是说，如果传入的参数类型与预定义的类型不符，Numba 会抛出错误。例如，如果尝试用整型数组调用预定义为处理浮点型数组的函数，会导致运行时错误。为了解决这个问题，Numba 提供了 `autojit` 装饰器，它可以自动推断参数类型，允许更灵活的输入类型。 在使用 Numba 时，有几点需要注意： 1. Numba 仅支持有限的 Python 内置函数和 NumPy 函数，因此不是所有 Python 代码都能被优化。 2. Numba 不支持所有 Python 特性，如动态类型、生成器、异常处理等，因此在编写可优化的代码时需遵循一定的限制。 3. 对于大型项目，可能需要权衡使用 Numba 的成本和收益，因为它需要编译代码，这可能会增加开发初期的时间。 Numba 是一个强大的工具，特别是对于涉及大量数值计算的 Python 项目。通过简单的代码调整，开发者可以在不牺牲 Python 语言的易用性的情况下，显著提高代码的运行效率，达到与底层编译语言相近的速度。对于需要处理大规模数据或执行高性能计算的场景，Numba 显然是一个值得考虑的选择。