一行代码让python的运行速度提高100倍，你信吗？

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-05-05 00:28 188阅读 0赞

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：

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))

结果：

Time used: 6.779874801635742 sec
    4999999950000000

我们来加一行代码，再看看结果：

from numba import jit
    import time
    @jit
    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))

结果：

Time used: 0.04680037498474121 sec
    4999999950000000

是不是快了100多倍呢？  
就因为使用了 numba库的jit模块。

**那么问题来了：**  
**1、你知道 numba 吗？为啥numba库的jit模块那么牛掰？**

**2、Python你可能不了解，其它语言有类似功能的库或者组件吗？**

**3、它们提高性能的原理是什么？你还知道哪些提高性能的方法？**

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[70]: /images/20220505/ea840724f8ef42459b7a9035669cb9a8.png