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python加速函数 python加速器

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想要加速numpy ， 只需在原来编写的python函数上面加@jit就可以吗？有没有所谓的参数等只需要在函数前使用单独一行python加速函数，加
@jit
但并不是所有python加速函数的函数都有效python加速函数，主要是针对以python代码进行数学计算为主python加速函数的函数 。
「干货」让Python性能起飞的15个技巧，你知道几个呢？前言
Python 一直以来被大家所诟病的一点就是执行速度慢python加速函数 ， 但不可否认的是 Python 依然是我们学习和工作中的一大利器 。本文总结python加速函数了15个tips有助于提升 Python 执行速度、优化性能 。
关于 Python 如何精确地测量程序的执行时间python加速函数，这个问题看起来简单其实很复杂，因为程序的执行时间受到很多因素的影响，例如操作系统、Python 版本以及相关硬件（CPU 性能、内存读写速度）等 。在同一台电脑上运行相同版本的语言时，上述因素就是确定的了，但是程序的睡眠时间依然是变化的，且电脑上正在运行的其他程序也会对实验有干扰，因此严格来说这就是实验不可重复 。
我了解到的关于计时比较有代表性的两个库就是time和timeit。
其中，time库中有time()、perf_counter()以及process_time()三个函数可用来计时（以秒为单位），加后缀_ns表示以纳秒计时（自 Python3.7 始） 。在此之前还有clock()函数，但是在 Python3.3 之后被移除了 。上述三者的区别如下python加速函数：
与time库相比，timeit有两个优点：
timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer= , number=1000000, globals=None)参数说明：
本文所有的计时均采用timeit方法，且采用默认的执行次数一百万次 。
为什么要执行一百万次呢python加速函数？因为我们的测试程序很短，如果不执行这么多次的话，根本看不出差距 。
Exp1：将字符串数组中的小写字母转为大写字母 。
测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.5267724000000005s ，方法二耗时0.41462569999999843s ，性能提升21.29%
Exp2：求两个list的交集 。
测试数组：a = [1,2,3,4,5] ， b = [2,4,6,8,10] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.9507264000000006s，方法二耗时0.6148200999999993s，性能提升35.33%
关于set()的语法：|、、-分别表示求并集、交集、差集 。
我们可以通过多种方式对序列进行排序，但其实自己编写排序算法的方法有些得不偿失 。因为内置的sort()或sorted()方法已经足够优秀了，且利用参数key可以实现不同的功能，非常灵活 。二者的区别是sort()方法仅被定义在list中，而sorted()是全局方法对所有的可迭代序列都有效 。
Exp3：分别使用快排和sort()方法对同一列表排序 。
测试数组：lists = [2,1,4,3,0] 。
方法一
方法二
方法一耗时2.4796975000000003s ，方法二耗时0.05551999999999424s ， 性能提升97.76%
顺带一提，sorted()方法耗时0.1339823999987857s。
可以看出 ， sort()作为list专属的排序方法还是很强的，sorted()虽然比前者慢一点，但是胜在它“不挑食” ， 它对所有的可迭代序列都有效 。
扩展 ：如何定义sort()或sorted()方法的key
1.通过lambda定义
2.通过operator定义
operator的itemgetter()适用于普通数组排序，attrgetter()适用于对象数组排序
3.通过cmp_to_key()定义 ， 最为灵活
Exp4：统计字符串中每个字符出现的次数 。
测试数组：sentence='life is short, i choose python' 。
方法一
方法二
方法一耗时2.8105250000000055s ，方法二耗时1.6317423000000062s ， 性能提升41.94%
列表推导（list comprehension）短小精悍 。在小代码片段中，可能没有太大的区别 。但是在大型开发中，它可以节省一些时间 。
Exp5：对列表中的奇数求平方，偶数不变 。
测试数组：oldlist = range(10) 。
方法一
方法二
方法一耗时1.5342976000000021s ， 方法二耗时1.4181957999999923s ，性能提升7.57%
大多数人都习惯使用来连接字符串 。但其实，这种方法非常低效 。因为，操作在每一步中都会创建一个新字符串并复制旧字符串 。更好的方法是用join()来连接字符串 。关于字符串的其他操作 ， 也尽量使用内置函数，如isalpha()、isdigit()、startswith()、endswith()等 。
Exp6：将字符串列表中的元素连接起来 。
测试数组：oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.27489080000000854s ，方法二耗时0.08166570000000206s ，性能提升70.29%
join还有一个非常舒服的点，就是它可以指定连接的分隔符，举个例子
life//is//short//i//choose//python
Exp6：交换x，y的值 。
测试数据：x, y = 100, 200 。
方法一
方法二
方法一耗时0.027853900000010867s，方法二耗时0.02398730000000171s，性能提升13.88%
在不知道确切的循环次数时，常规方法是使用while True进行无限循环 ， 在代码块中判断是否满足循环终止条件 。虽然这样做没有任何问题，但while 1的执行速度比while True更快 。因为它是一种数值转换，可以更快地生成输出 。
Exp8：分别用while 1和while True循环 100 次 。
方法一
方法二
方法一耗时3.679268300000004s，方法二耗时3.607847499999991s，性能提升 1.94%
将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能 。Python 支持装饰器缓存，该缓存在内存中维护特定类型的缓存，以实现最佳软件驱动速度 。我们使用lru_cache装饰器来为斐波那契函数提供缓存功能，在使用fibonacci递归函数时，存在大量的重复计算 ， 例如fibonacci(1)、fibonacci(2)就运行了很多次 。而在使用了lru_cache后，所有的重复计算只会执行一次，从而大大提高程序的执行效率 。
Exp9：求斐波那契数列 。
测试数据：fibonacci(7) 。
方法一
方法二
方法一耗时3.955014900000009s ， 方法二耗时0.05077979999998661s ，性能提升98.72%
注意事项：
我被执行了（执行了两次demo(1, 2)，却只输出一次）
functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)的两个可选参数：
点运算符(.)用来访问对象的属性或方法，这会引起程序使用__getattribute__()和__getattr__()进行字典查找，从而带来不必要的开销 。尤其注意，在循环当中，更要减少点运算符的使用，应该将它移到循环外处理 。
这启发我们应该尽量使用from ... import ...这种方式来导包 ， 而不是在需要使用某方法时通过点运算符来获取 。其实不光是点运算符，其他很多不必要的运算我们都尽量移到循环外处理 。
Exp10：将字符串数组中的小写字母转为大写字母 。
测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.7235491999999795s ， 方法二耗时0.5475435999999831s ，性能提升24.33%
当我们知道具体要循环多少次时，使用for循环比使用while循环更好 。
Exp12：使用for和while分别循环 100 次 。
方法一
方法二
方法一耗时3.894683299999997s ， 方法二耗时1.0198077999999953s，性能提升 73.82%
Numba 可以将 Python 函数编译码为机器码执行，大大提高代码执行速度，甚至可以接近 C 或 FORTRAN 的速度 。它能和 Numpy 配合使用，在 for 循环中或存在大量计算时能显著地提高执行效率 。
Exp12：求从 1 加到 100 的和 。
方法一
方法二
方法一耗时3.7199997000000167s ， 方法二耗时0.23769430000001535s ，性能提升93.61%
矢量化是 NumPy 中的一种强大功能，可以将操作表达为在整个数组上而不是在各个元素上发生 。这种用数组表达式替换显式循环的做法通常称为矢量化 。
在 Python 中循环数组或任何数据结构时，会涉及很多开销 。NumPy 中的向量化操作将内部循环委托给高度优化的 C 和 Fortran 函数，从而使 Python 代码更加快速 。
Exp13：两个长度相同的序列逐元素相乘 。
测试数组：a = [1,2,3,4,5], b = [2,4,6,8,10]
方法一
方法二
方法一耗时0.6706845000000214s ， 方法二耗时0.3070132000000001s ， 性能提升54.22%
若要检查列表中是否包含某成员 ， 通常使用in关键字更快 。
Exp14：检查列表中是否包含某成员 。
测试数组：lists = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']
方法一
方法二
方法一耗时0.16038449999999216s，方法二耗时0.04139250000000061s，性能提升74.19%
itertools是用来操作迭代器的一个模块，其函数主要可以分为三类：无限迭代器、有限迭代器、组合迭代器 。
Exp15：返回列表的全排列 。
测试数组：["Alice", "Bob", "Carol"]
方法一
方法二
方法一耗时3.867292899999484s，方法二耗时0.3875405000007959s，性能提升89.98%
根据上面的测试数据，我绘制了下面这张实验结果图，可以更加直观的看出不同方法带来的性能差异 。
从图中可以看出，大部分的技巧所带来的性能增幅还是比较可观的，但也有少部分技巧的增幅较?。ɡ绫嗪?、7、8，其中，第 8 条的两种方法几乎没有差异） 。
总结下来，我觉得其实就是下面这两条原则：
内置库函数由专业的开发人员编写并经过了多次测试，很多库函数的底层是用C语言开发的 。因此，这些函数总体来说是非常高效的（比如sort()、join()等），自己编写的方法很难超越它们，还不如省省功夫，不要重复造轮子了，何况你造的轮子可能更差 。所以，如果函数库中已经存在该函数，就直接拿来用 。
有很多优秀的第三方库，它们的底层可能是用 C 和 Fortran 来实现的，像这样的库用起来绝对不会吃亏，比如前文提到的 Numpy 和 Numba，它们带来的提升都是非常惊人的 。类似这样的库还有很多，比如Cython、PyPy等，这里我只是抛砖引玉 。
原文链接：
python的性能python加速函数我用python执行时间23秒，用pypy执行时间1.54秒，用numba加速为1.5秒，c语言在本机macos上执行时间1.3秒,java运行速度1.45秒（jre8）,详细见图片，可见引入jit编译后，性能直逼c语言，而写python比写c容易太多,比java简洁，写代码速度也是非常非常重要 。由于历史原因，很多python库用的c语言库，如pandas（pandas的矩阵计算用numpy优化过非常快，可能比手写c语言循环还要快），可以通过设计来分离c语言加速后的python代码和pure python ， 分别用不同的加速方法，如numba可以单独加速一个函数，把需要大量计算的放在一个函数用numba加速（numbapro支持显卡加速但是商业版的） 。
所以只适当设计一下，python在一般计算问题下有这些解决方案下性能不是问题，实在不行，python加速函数你还可以用boost::python来写个c/c调用库来解决性能问题 。
下面的测试说明，对于性能 ， 原生python比较慢，在windows下python比linux,macos要快，用pypy后相当于java,c#速度，pypy,c#在windows下受益msvc表现较快，,go语言速度表现比较稳定，c语言理论上是最快，但受环境和编译器影响较大 。对c#,java可能在GC垃圾回收时会表现不稳定 ， 因为在oop中有大量计算后可能要回收垃圾内存对象 ， 这个没有用到oop ， 只是纯计算 ， 理论上还是c/c语言最快 。
python和java比 ， 运行速度比java慢，java强大于改进n次的强大jre，但python在很多领域能调用很多现成的开源库，在数据分析中有优势，pyhton的代码比java要简洁，容易入门和使用 。在优化的计算库帮助下,如numpy numba，pandas，scikit-learn，python的实际问题运算性能并不低于java 。java主要是框架太多，相对复杂，java主要用于业务程序开发 ， 符合软件工程理论 ， 可伸缩性强,强类型有利于对程序的静态检查分析 。java随着安卓,hadoop,spark的兴起，加入java语言的公司很多，性能也可以通过优化解决很多问题 。很多服务器如ubuntu server,centos都默认支持python，而java虚拟机需要安装配置，python的安装使用也相对简单 。python的库有开箱即用感，很多业务领域，你可能还在用oop写代码，考虑设计模式，用锄头挖沟时，而python调用挖掘机api已经炒菜完工开饭了，缺点是油耗比较大 。
python 比较好用的库有哪些Python常用库大全，看看有没有你需要的 。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具 。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具 。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令 。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具 。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展 。
包管理
管理包和依赖的工具 。
pip – Python 包和依赖关系管理工具 。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具 。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具 。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具 。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs 。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理 。
warehouse – 下一代 PyPI 。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具 。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具 。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像） 。
分发
打包为可执行文件以便分发 。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台） 。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布 。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块 。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X） 。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows） 。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身 。
构建工具
将源码编译成软件 。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用 。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具 。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具 。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具 。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具 。
SCons – 软件构建工具 。
交互式解析器
交互式 Python 解析器 。
IPython – 功能丰富的工具 ， 非常有效的使用交互式 Python 。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器 。
ptpython – 高级交互式Python解析器 ， 构建于python-prompt-toolkit 之上 。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测 。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型 。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型 。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块 。
pathlib – （Python3.4标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库 。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口 。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库 。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库 。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期 。
dateutil – Python datetime 模块的扩展 。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库 。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库 。灵感来自于Moment.js 。
PyTime – 一个简单易用的Python模块 ， 用于通过字符串来操作日期/时间 。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义 。将时区数据库引入Python 。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作 。
文本处理
用于解析和操作文本的库 。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3 。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较 。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯 。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配 。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度 。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格 。
pyfiglet -figlet 的 Python实现 。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的 ， 明白的，URL 安全的 UUID 。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式。
uniout – 打印可读的字符 ， 而不是转义的字符串 。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库 。
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