python加快程序运行速度,怎么提升python速度

　　这次我们来说一个简单的加快python计算速度的方法，就是使用numba库。numba库可以使用JIT技术实时编译以实现高性能，也可以使用cuda GPU的计算能力进行加速。这是一个非常好的python工具库，它很容易使用，但是安装起来稍微复杂一些。

　　安装numba后，就可以使用了。(推荐学习：Python视频教程)

　　下面写一个小案例，看看加速方案和预加速方案的区别，借用官网最经典的例子：

　　#!/usr/bin/env python

　　#编码=utf-8

　　从numba进口jit

　　从numpy进口公司

　　导入时间

　　@jit

　　def sum2d(arr):

　　m，N=数组形状

　　结果=0.0

　　对于范围(M):内的I

　　对于范围(N):内的j

　　结果=arr[i，j]

　　回送结果

　　a=arange(9)。整形(3，3)

　　start_time=time.time()

　　对于I，范围为(10000000):

　　sum2d(a)

　　end_time=time.time()

　　Print (end_time-start_time)这里numba jit用来生成一个三行三列的矩阵，[[0，1，2]，[3，4，5]，[6，7，8]]，然后进行二维累积计算。该值显然应该是36。这里，已经进行了10，000，000次这样的计算。使用@jit注释可以最终运行时间约为3.86s，如果去掉注释，运行时间约为25.45s由此可以看出，性能提高了约6.6倍，所以使用numba加速python程序确实方便简单。

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