Python运行速度提升

相比较C，C++，python一直被抱怨运行速度很慢，实际上python的执行效率并不慢，而是解释器Cpython运行效率很差。

通过使用numba库的jit可以让python的运行速度提高百倍以上。

同诺简单累加，相乘的例子，可以看出。

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
'''
@author: Victor
@Company：华中科技大学电气学院聚变与等离子研究所
@version: V1.0
@contact: [email protected] 2018--2020
@software: PyCharm2018
@file: quickPython3.py
@time: 2018/9/21 20:54
@desc:使用numba的jit是python代码运行速度提高100倍左右
'''
'''平常运行'''
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)
##########结果###############
# D:\Python3\python.exe D:/Pycharm2018Works/InsteringPython3/SomeBasics/quickPython3.py
# The time used: 6.712835788726807 seconds
# Process finished with exit code 0

 

'''调用numba运行'''
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)
##########结果###############
# D:\Python3\python.exe D:/Pycharm2018Works/InsteringPython3/SomeBasics/quickPython3.py
# The time used: 0.06396007537841797 seconds
# 
# Process finished with exit code 0

Numba模块能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。