如何让 Python 代码运行得更快 - Python

Python 是一门简单易学的编程语言，因此在很多领域都有着广泛的应用。然而因为其解释性质，在处理大规模数据和高性能计算时速度可能不够快。因此本篇文章将介绍一些方法，帮助你优化 Python 代码，使其运行更快。

使用 NumPy

NumPy 是一种 Python 库，提供了一个多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。NumPy 中的数组比 Python 自带的序列更加高效，这是因为 NumPy 数组是 C 而非 Python 对象，它具有更高的内存缓存和更少的类型检查成本。因此，使用 NumPy 可以大幅提升数组和矩阵的计算速度。

import numpy as np

# 生成随机矩阵
arr = np.random.rand(1000, 1000)

# 矩阵乘法
result = np.dot(arr, arr)

多线程编程

如果你的 Python 代码存在 CPU 密集型操作，那么就可以使用多线程编程。在多线程编程中，每个线程都可以并行执行，从而充分利用 CPU 的多核心性质。Python 中提供了多种库可以实现多线程编程，如 threading 和 concurrent.futures。

import concurrent.futures

def cpu_bound(n):
    return sum(i * i for i in range(n))

def multi_threading():
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = executor.map(cpu_bound, [5_000_000] * 10)
    return list(results)

使用 PyPy

PyPy 是一种 Python 解释器，它比标准 CPython 解释器运行速度更快。PyPy 可以利用 Just-In-Time (JIT) 编译器来实现动态编译，它还对 Python 标准库进行了优化。如果你的 Python 代码需要进行大量的数值计算和计算密集型操作，可以尝试使用 PyPy。

使用装饰器

装饰器是 Python 中的一个强大工具，它可以在运行时动态修改类和函数。如果你的 Python 代码需要进行大量的 I/O 操作（如文件读写、网络通信等），那么你可以考虑使用装饰器对函数进行异步化处理，从而提高多任务处理的效率。

import asyncio

def make_async(func):
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        loop = asyncio.get_event_loop()
        return await loop.run_in_executor(None, func, *args, **kwargs)
    return wrapper

@make_async
def download(url):
    # 下载文件
    pass

避免 Python 中的循环

在 Python 中使用循环进行迭代可能会导致速度变慢。因此在处理大规模数据时，可以尝试使用向量化或数组化来消除循环。

# 用循环做矩阵乘法
def matrix_mul(a, b):
    c = [[0]*len(b[0]) for _ in range(len(a))]
    for i in range(len(a)):
        for j in range(len(b[0])):
            for k in range(len(b)):
                c[i][j] += a[i][k] * b[k][j]
    return c

# 用 NumPy 做矩阵乘法
import numpy as np
def matrix_mul_np(a, b):
    return np.dot(a, b)

以上是 Python 优化的几个方法，有了这些技巧，你就可以更好地优化你的 Python 代码，使它们更快，更高效，更易维护。