python 预编译加速

PyPy、Numba 与 Cython

1.PyPy 集成了JIT，部分解释器是RPython写的，属于Python子集，速度可能更快。

2.Numba 在运行时将Python代码编译为本地机器指令，不用修改代码。添加装饰器即可：

@jit(nopython=True)

3.Cython Cython是让Python脚本支持C语言扩展的编译器，Cython能够将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，主要用于优化Python脚本性能或Python调用C函数库。

首先运行下列语句引入Cython：

%load_ext Cython

当运行Cython代码时，我们需要加入以下Cython 代码：

%%cython

原始函数：python_test.py

def test(x):

y = 1

for i in range(1,x+1):

y *= i

return y

Cython 代码：cython_test.pyx

cpdef int test(int x):

cdef int y = 1

cdef int i

for i in range(x+1):

y *= i

return y

将Cython代码编译为C代码：setup.py，并运行python3 setup.py build_ext --inplace

from distutils.core import setup

from Cython.Build import cythonize

setup(ext_modules = cythonize('run_cython.pyx'))

测试:

import pythontest

import cython_test

%timeit python_test.test(1000)

%timeit cython_test.test(1000)

总结：日常工作需求，循环处加速使用Numba，配合多线程joblib(from joblib import Parallel, delaye)使用。

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