python做后端速度慢吗_【后端开发】python如何提高运行速度

说道现在最流行的语言，就不得不提python。可是python虽然容易上手，但速度却有点感人。如何用简单的方法让python加速到近乎可以媲美C的速度呢？

今天来就来谈谈numba这个宝贝。对你没看错，不是numpy，就是numba。(推荐学习：Python视频教程)

numba是Python的即时编译器，它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合，可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时，它被编译为机器代码“及时”执行，并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行！

在面对一个计算project的时候，我们最容易想到的就是直接码代码，最后写出一个超长的程序。这样一来，一旦出错往往就需要花很多时间定位问题。

有一个简单的办法解决这个问题，就是定义各种各样的函数，把任务分解成很多小部分。因为每个函数都不是特别复杂，并且在写好的时候就可以随时检查，因此简洁的主程序一旦出问题就很容易定位并解决。面向对象编程的思想就是基于函数。

写好函数之后，还可以使用装饰器(decorator)让它变得强大。装饰器本身是一个函数，不过是函数的函数，目的是增加函数的功能。比如首先定义一个输出当前时间的函数，再定义一个规定时间格式的函数，把后一个函数作用在前一个函数上，就是一个装饰器，作用是用特定格式输出当前时间。

>Numba的优势

1.简单，往往只要1行代码就有惊喜；

2.对循环(loop)有奇效，而往往在科学计算中限制python速度的就是loop；

3.兼容常用的科学计算包，如numpy、cmath等；

4.可以创建ufunc；

5.会自动调整精度，保证准确性。

如何使用numba

针对上面提到的numba的优势，我来进行逐一介绍。首先导入numba import numba as nb

只用1行代码即可加速，对loop有奇效

因为numba内置的函数本身是个装饰器，所以只要在自己定义好的函数前面加个@nb.jit()就行，简单上手。下面以一个求和函数为例 # 用numba加速的求和函数@nb.jit()def nb_sum(a): Sum = 0 for i in range(len(a)): Sum += a[i] return Sum# 没用numba加速的求和函数def py_sum(a): Sum = 0 for i in range(len(a)): Sum += a[i] return Sum

来测试一下速度 import numpy as npa = np.linspace(0,100,100) # 创建一个长度为100的数组%timeit np.sum(a) # numpy自带的求和函数%timeit sum(a) # python自带的求和函数%timeit nb_sum(a) # numba加速的求和函数%timeit py_sum(a) # 没加速的求和函数

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