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python一直被病垢運(yùn)行速度太慢，但是實(shí)際上python的執(zhí)行效率并不慢，慢的是python用的解釋器Cpython運(yùn)行效率太差。
“一行代碼讓python的運(yùn)行速度提高100倍”這絕不是嘩眾取寵的論調(diào)。
我們來看一下這個(gè)最簡單的例子，從1一直累加到1億。
最原始的代碼：
import time
def foo(x,y):
tt = time.time()
s = 0
for i in range(x,y):
s += i
print('Time used: {} sec'.format(time.time()-tt))
return s
print(foo(1,100000000))結(jié)果
Time used: 6.779874801635742 sec 4999999950000000
是不是快了100多倍呢？
那么下面就分享一下“為啥numba庫的jit模塊那么牛掰？”
NumPy的創(chuàng)始人Travis Oliphant在離開Enthought之后，創(chuàng)建了CONTINUUM，致力于將Python大數(shù)據(jù)處理方面的應(yīng)用。最近推出的Numba項(xiàng)目能夠?qū)⑻幚鞱umPy數(shù)組的Python函數(shù)JIT編譯為機(jī)器碼執(zhí)行，從而上百倍的提高程序的運(yùn)算速度。
Numba項(xiàng)目的主頁上有Linux下的詳細(xì)安裝步驟。編譯LLVM需要花一些時(shí)間。
Windows用戶可以從Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下載安裝LLVMPy、meta和numba等幾個(gè)擴(kuò)展庫。
下面我們看一個(gè)例子：
import numba as nb
from numba import jit
@jit('f8(f8[:])')
def sum1d(array):
s = 0.0
n = array.shape[0]
for i in range(n):
s += array[i]
return s
import numpy as np
array = np.random.random(10000)
%timeit sum1d(array)
%timeit np.sum(array)
%timeit sum(array)
10000 loops, best of 3: 38.9 us per loop
10000 loops, best of 3: 32.3 us per loop
100 loops, best of 3: 12.4 ms per loopnumba中提供了一些修飾器，它們可以將其修飾的函數(shù)JIT編譯成機(jī)器碼函數(shù)，并返回一個(gè)可在Python中調(diào)用機(jī)器碼的包裝對象。為了能
將Python函數(shù)編譯成能高速執(zhí)行的機(jī)器碼，我們需要告訴JIT編譯器函數(shù)的各個(gè)參數(shù)和返回值的類型。我們可以通過多種方式指定類型信
息，在上面的例子中，類型信息由一個(gè)字符串'f8(f8[:])'指定。其中'f8'表示8個(gè)字節(jié)雙精度浮點(diǎn)數(shù)，括號前面的'f8'表示返回值類型，括號
里的表示參數(shù)類型，'[:]'表示一維數(shù)組。因此整個(gè)類型字符串表示sum1d()是一個(gè)參數(shù)為雙精度浮點(diǎn)數(shù)的一維數(shù)組，返回值是一個(gè)雙精度
浮點(diǎn)數(shù)。
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新聞標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：如何提升python運(yùn)行速度
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