时间:2021-05-22
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。
“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。
我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿。
最原始的代码:
importtimedeffoo(x,y):tt=time.time()s=0foriinrange(x,y):s+=iprint('Timeused:{}sec'.format(time.time()-tt))returnsprint(foo(1,100000000))结果
是不是快了100多倍呢?
那么下面就分享一下“为啥numba库的jit模块那么牛掰?”
NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后,创建了CONTINUUM,致力于将Python大数据处理方面的应用。最近推出的Numba项目能够将处理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。
Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。编译LLVM需要花一些时间。
Windows用户可以从Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下载安装LLVMPy、meta和numba等几个扩展库。
下面我们看一个例子:
importnumbaasnbfromnumbaimportjit@jit('f8(f8[:])')defsum1d(array):s=0.0n=array.shape[0]foriinrange(n):s+=array[i]returnsimportnumpyasnparray=np.random.random(10000)%timeitsum1d(array)%timeitnp.sum(array)%timeitsum(array)10000loops,bestof3:38.9usperloop10000loops,bestof3:32.3usperloop100loops,bestof3:12.4msperloopnumba中提供了一些修饰器,它们可以将其修饰的函数JIT编译成机器码函数,并返回一个可在Python中调用机器码的包装对象。为了能将Python函数编译成能高速执行的机器码,我们需要告诉JIT编译器函数的各个参数和返回值的类型。我们可以通过多种方式指定类型信息,在上面的例子中,类型信息由一个字符串'f8(f8[:])'指定。其中'f8'表示8个字节双精度浮点数,括号前面的'f8'表示返回值类型,括号里的表示参数类型,'[:]'表示一维数组。因此整个类型字符串表示sum1d()是一个参数为双精度浮点数的一维数组,返回值是一个双精度浮点数。
内容扩展:
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: 1650996069@qq.com 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 timedef 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 timefrom numba import jit@jitdef 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 0Numba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。
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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。“一行代码让python的运
作为Python程序员,应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之,Python的运行速度是很慢的,特别是大数据量的运算时,Python会慢得让人难以忍受。
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