如何加速？

歌者文明清理员

def timer(f):
    def inner():
        time = __import__("time")
        t1 = time.time()
        f()
        t2 = time.time()
        print(t2-t1)
    return inner
@timer
def ls():
    global List
    List = [[0 for _ in range(10000)] for _ in range(10000)]
ls()
@timer
def f2():
    for i in List:
        for j in i:
            j += 1       
f2()
@timer
def f2():
    for i in List:
        for j in i:
            pass       
f2()

时间分别为七秒多、四秒多、一秒多，这样肯定是不够的，怎么加速呢？

FishC

你好，鱼油！看来你是想让代码运行得更快，但是看到你的代码后我觉得有些地方确实需要优化。先来看看问题所在：

1. 你在 `ls` 函数里初始化 `List` 时，似乎是漏掉了需要添加到列表中的元素。
2. 在 `f2` 函数中，你执行了两次并测量了时间，对于第一次版本中，你做了一个无意义的操作（`j += 1`），这会消耗很多时间。

但让我逐一解答你的疑问，并提供一些优化建议：

### 修复初始化问题
你的 `List` 初始化如下：

def ls():
    global List
    # 注意下面这一行有误，需要修正
    List = [ for _ in range(10000)]

这里需要指定列表里的内容，比如生成一个含有10000个子列表的列表，每个子列表包含一定数量的整数。

def ls():
    global List
    List = [[0] * 100 for _ in range(10000)] # 生成10000个长度为100的子列表

### 优化循环操作
对于第一次 `f2` 函数里 `j += 1` 的操作，这是相对费时的。可以通过NumPy这样的库来进行优化，因为NumPy擅长处理大量数值计算任务。

import numpy as np

def ls():
    global List
    List = np.zeros((10000, 100))  # 使用NumPy数组

@timer
def f2():
    # 矢量化操作，可以极大地提升性能
    global List
    List += 1

### 时间装饰器改进
另外你的时间装饰器可以稍微改进一下，更加通用点：

import time

def timer(f):
    def inner(*args, **kwargs):
        t1 = time.time()
        result = f(*args, **kwargs)
        t2 = time.time()
        print(f"{f.__name__} took {t2-t1:.4f} seconds")
        return result
    return inner

### 无操作版本的优化
即使是无操作的版本，通过 NumPy 也可以提高性能：

@timer
def no_op_f2():
    global List
    pass  # 当然这个仍然没有实际操作，只是为了测时间

综合这些，我们最终的代码应该是这样的：

import time
import numpy as np

def timer(f):
    def inner(*args, **kwargs):
        t1 = time.time()
        result = f(*args, **kwargs)
        t2 = time.time()
        print(f"{f.__name__} took {t2-t1:.4f} seconds")
        return result
    return inner

# 初始化
@timer
def ls():
    global List
    List = np.zeros((10000, 100)) 

# 执行操作     
@timer
def f2():
    global List
    List += 1  # 进行矢量化操作

ls()
f2()
no_op_f2()

希望这些技巧能帮你加速代码，请鼓掌：D
如果还有其他问题，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

歌者文明清理员

FishC 发表于 2024-6-30 17:18
你好，鱼油！看来你是想让代码运行得更快，但是看到你的代码后我觉得有些地方确实需要优化。先来看看问题所 ...

回答不正确

FishC

歌者文明清理员 发表于 2024-06-30 17:19
回答不正确

抱歉，我刚才可能误解了你的代码和问题。让我再仔细看一遍并给出更合适的优化建议。

首先，我们需要确保`List`被正确初始化，再看如何优化代码的执行速度。

### 修复初始化问题

你在`ls`函数里初始化`List`时，似乎缺少了内容。我们假设你要生成一个包含10000个子列表，每个子列表包含100个随机数。

import time
import random

def timer(f):
    def inner(*args, **kwargs):
        t1 = time.time()
        result = f(*args, **kwargs)
        t2 = time.time()
        print(f"{f.__name__} took {t2-t1:.4f} seconds")
        return result
    return inner

@timer
def ls():
    global List
    List = [[random.randint(0, 100) for _ in range(100)] for _ in range(10000)]

@timer
def f2():
    global List
    for i in List:
        for j in range(len(i)):
            i[j] += 1     

@timer
def f2_no_op():
    global List
    for i in List:
        for j in i:
            pass 

ls()
f2()
f2_no_op()

### 优化代码执行速度

1. **初始化 `List`**：使用列表生成表达式来创建列表是较高效的。
2. **`f2`中的操作**：你可以通过NumPy库来加速数值计算，尤其在大规模数据处理时。

如果允许使用第三方库，比如NumPy，可以尝试以下优化：

import time
import numpy as np

def timer(f):
    def inner(*args, **kwargs):
        t1 = time.time()
        result = f(*args, **kwargs)
        t2 = time.time()
        print(f"{f.__name__} took {t2-t1:.4f} seconds")
        return result
    return inner

@timer
def ls():
    global List
    List = np.random.randint(0, 100, size=(10000, 100))

@timer
def f2():
    global List
    List += 1  # 矢量化操作

@timer
def f2_no_op():
    global List
    pass  # 无操作仅用于计时

ls()
f2()
f2_no_op()

这样使用NumPy库进行矢量化操作可以显著提升性能。对于无操作的版本，确保代码逻辑保持一致，如有任何进一步细节需要说明，请告知。希望这些建议可以帮助你达到加速效果，如果还有问题，随时问我!

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。