加一行代码让python的运行速度提高100倍

jerryxjr1220

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：

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结果：
Time used: 0.04680037498474121 sec
4999999950000000

是不是快了100多倍呢？

@SixPy @冬雪雪冬 @～风介～ @小甲鱼

感谢@小甲鱼 设精！

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jerryxjr1220

有了这个神器以后，是不是以前“欧拉计划”中许多暴力解法算不出的问题都能算出来了呢？

kio

看看

～风介～

看起来很厉害的样子~

master-c

看看

cngrand

xx

DuiJle

好像好棒棒啊

pythonDemo

看看

njsmajun

试试看到底如何

太空军校生

学习学习楼主的方法。

SixPy

这样就挺快的了

import numpy as np
def f():return np.sum(np.arange(1,10**8,dtype=np.int64))

冬雪雪冬

如何安装numba？
我用pip安装报错。

冬雪雪冬

我在Anaconda下，用conda install numba安装成功了。但运算上述的例子结果不正确。

Time used: 0.060042619705200195 sec
887459712

小锟

哇

jerryxjr1220

冬雪雪冬 发表于 2017-7-11 21:22
我在Anaconda下，用conda install numba安装成功了。但运算上述的例子结果不正确。

我运算的是对的啊，jit只是重新编译了python的代码，但并不会改变你原有的函数，所以对结果是没有影响的。

persever

？？？、看看 学习一下

小甲鱼

赞同，必须设精！

哭吧叫吧

ButcherRabbit

看起来很厉害的样子~