提升Python运行速度的秘诀：这个方法能让你的速度翻倍
发表时间: 2021-04-20 10:32
龟兔比赛（我6岁儿子 Charles Zhu 的绘画作品）
人们一直诟病 Python 程序的速度很慢，它到底有多慢呢？
在每次的编程语言速度竞赛中，Python 的名次通常都比较垫底。有人解释这是因为 Python 是一种解释型语言（代码无需编译即可执行），而所有的解释型编程语言执行速度都很慢。然而，我们知道 Java 也是一种解释型语言，它的字节码是由 JVM 解释的。而在这个基准测试速度比较页面上的结果却显示：Java 要比 Python 的速度快得多。
下面是一个可以用来演示 Python 速度慢的示例。它使用传统的 for 循环来产生一个数的倒数：
import numpy as npnp.random.seed(0)values = np.random.randint(1, 100, size=1000000)def get_reciprocal(values):output = np.empty(len(values))for i in range(len(values)):output[i] = 1.0/values[i]%timeit get_reciprocal(values)结果显示：
每个循环平均耗时3.37秒（标准偏差±582毫秒）（共计运行了7次程序，每次一个循环）计算 1,000,000 个倒数竟然需要 3.37 秒。使用 C 语言执行同样的运算只需要不到一眨眼的工夫：9 毫秒；C# 需要 19 毫秒；Nodejs 需要 26 毫秒；Java 仅仅需要 5 毫秒！而 Python 竟然用了让人怀疑人生的 3.37秒（它到底做了些什么）！（注：在本文的最后，我附上了所有语言的测试代码）。
Python 速度缓慢的根本原因
我们通常把 Python 称为一种动态类型编程语言。而 Python 程序中的一切变量都是以对象的形式存在，换句话说，每次 Python 代码处理数据时，都需要进行对象拆箱操作，以确定对象的具体类型。在 for 循环内部，每次循环都需要拆箱对象，检查类型并计算倒数。那3秒钟的时间都在类型检查中浪费了。
C 语言和其他传统的编程语言则不同，它们对数据的访问是直接的。但在 Python 中，大量的 CPU 时间都用在了类型检查上。
即使是一个简单的赋值操作也会花费很长的时间。如：
a = 1这个简单的赋值操作，它需要如下两个步骤：
步骤 1：将 a->PyObject_HEAD->typecode 设置为 Integer 类型.
步骤 2. 将值 1 赋值 a (a->val =1).
关于 Python 为什么速度慢的更多信息，Jake 写的这篇精彩文章值得一读：Why Python is Slow: Looking Under the Hood
那么，有没有一种方法可以绕过类型检查，从而提高 Python 程序的性能呢？
答案是：使用 NumPy 通用函数
与 Python 列表（list）不同，NumPy 数组是围绕 C 数组构建的对象。NumPy 数组访问项不需要任何步骤来检查类型。这给我们找到解决方案指明了方向：使用 NumPy 通用函数（亦即UFunc）。
简而言之，UFunc 是一种可以直接对整个数组进行算术运算的方法。下面我们将前面那个慢速的 Python 示例改写为 UFunc 版本，它就像下面这样：
import numpy as npnp.random.seed(0)values = np.random.randint(1, 100, size=1000000)%timeit result = 1.0/values改写后的代码不仅提高了速度，而且代码变得更短。猜猜现在这个程序执行要花多少时间？它比我上面提到的最快的语言快了2.7毫秒：
每个循环平均耗时2.71毫秒（标准偏差±50.8微秒）（共运行了7次程序，每次循环100个）返回代码，关键是 1.0/values 这一行。这里的 values 不是一个数字，而是一个 NumPy 数组。和除法运算符一样，Numpy 还有许多其他运算符(如下图示)。
点击这里可以找到所有 Ufunc 运算（操作）符。
总结
对于那些使用 Python 的人来说，使用 Python 处理数据和数字的可能性很大。这些数据可以存储在 NumPy 或 Pandas DataFrame中，因为DataFrame 是基于 NumPy 实现的。所以 Ufunc 也可以使用。
UFunc 使我们能够以超越几个数量级的更快速度在 Python 中执行重复操作。最慢的 Python 甚至可以跑得 C 语言更快。这一点太让人激动了。
附录— C，C＃，Java 和 NodeJS 的测试代码
C 语言:
int main(){ struct timeval stop, start; int length = 1000000; int rand_array[length]; float output_array[length]; for(int i = 0; i<length; i++){ rand_array[i] = rand(); } gettimeofday(&start, ); for(int i = 0; i<length; i++){ output_array[i] = 1.0/(rand_array[i]*1.0); } gettimeofday(&stop, ); printf("took %lu us\n", (stop.tv_sec - start.tv_sec) * 1000000 + stop.tv_usec - start.tv_usec); printf("done\n"); return 0;}C#(.net 5.0):
using System;namespace speed_test{ class Program{ static void Main(string[] args){ int length = 1000000; double[] rand_array =new double[length]; double[] output = new double[length]; var rand = new Random(); for(int i =0; i<length;i++){ rand_array[i] = rand.Next(); //Console.WriteLine(rand_array[i]); } long start = DateTimeOffset.Now.ToUnixTimeMilliseconds(); for(int i =0;i<length;i++){ output[i] = 1.0/rand_array[i]; } long end = DateTimeOffset.Now.ToUnixTimeMilliseconds(); Console.WriteLine(end - start); } }}Java：
import java.util.Random;
public class speed_test { public static void main(String[] args){ int length = 1000000; long[] rand_array = new long[length]; double[] output = new double[length]; Random rand = new Random (); for(int i =0; i<length; i++){ rand_array[i] = rand.nextLong(); } long start = System.currentTimeMillis(); for(int i = 0;i<length; i++){ output[i] = 1.0/rand_array[i]; } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println(end - start); }}NodeJS:
let length = 1000000;let rand_array = [];let output = [];for(var i=0;i<length;i++){ rand_array[i] = Math.floor(Math.random()*10000000);}let start = (new Date()).getMilliseconds();for(var i=0;i<length;i++){ output[i] = 1.0/rand_array[i];}let end = (new Date()).getMilliseconds();console.log(end - start);原文链接：
https://python.plainenglish.io/a-solution-to-boost-python-speed-1000x-times-c9e7d5be2f40
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