python代码加速运行的四种方法详解

目录

• 1.python执行原理
• 2.Cypthon（推荐，速度与numba接近）
• 3.numba（传言可加速40倍左右）
• 4.其他加速方法
• 5.各自加速方法的对比
• 6.方法补充

1.python执行原理

python执行过程：python脚本语言（.py）或者cython语言(.pyx)–解释器解释–>字节码（.pyc）–虚拟机执行–>机器码（看不到，可以在cpu上跑起来）。

由于没有原生的编译时类型检查，所有的类型的检查都被移交给了运行时，执行一行Python代码很可能需要做不只一行的类型检查、边界检查，因此python比起C++等会慢很多。

python的解释器可以多种，常见的是cpython（最常用）、Ipython（基于cpython的交互式解释器）、pypy（动图编译python代码，运行速度快，与cpython有少数不同）、Jython、IronPython。

2.Cypthon（推荐，速度与numba接近）

Cython是一门语言，文件名以.pyx结尾。其是python的超集，即兼容python，Cython与python类似于C++与C的关系。同时Cython也是一个编译器的名称，其可将Cython语言写的pyx文件（包含.py文件）直接编译成动态库，从而获得近乎于写CXX语言的性能。

官网推荐使用setuptools (setup.py)的方法来编译.pyx/.py代码。如以下文件树，

├── os

│   └── ros_os.py

│   └── setup.py

目标是将os文件夹下的ros_os.py编译成.so动态库，因此在ros_os.py同级目录下新建一个setup.py文件。setup.py的内容如下：

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonizesetup(
    name='ros_os',


    ext_modules=cythonize("ros_os.py"),
    zip_safe=False,
)

然后运行指令python setup.py build_ext --inplace，则会在同级目录下生成ros_os.so动态库文件。在其他python文件中，就可以通过import导入该.so文件，实现加速。

注意，若os文件夹下有__init__.py文件，则会出错。解决方法是需要将setup.py移动到与ros_os.py最近的无__init__.py文件的文件夹下，如以下文件树所示：

├── pkg

│   ├── init.py

│   ├── os

│   │   ├── init.py

│   │   └── roandroids_os.py

└── setup.py

os文件夹下有__init__.py文件，显式地表示os是一个python的包，同样地，pkg下也存在__init__.py文件，因此需要将setup.py放在与pkg同级的目录下，该目录是最靠近ros_os.py的最近的且无__init__.py文件的目录。同时，修改setup.py中对ros_os.py的路径，如下：

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    name='ros_os',
    ext_modules=cythonize("pkg/os/ros_os.py"),
    zip_safe=False,
)

在setup.py的同级目录下运行编译指令：python setup.py build_ext --inplace，则可以正确编译获得ros_os.so动态文件。

优点：加速python，并达到python加密的效果（推荐的加密手段）

缺点：需要手动编译；少数python内置属性不支持，例如__file__；

3.numba（传言可加速40倍左右）

numba是一个可以加速python大部分模块的库，其原理是将其修饰的函数在第一次运行时先优化并翻译成机器码，而在重复运行时，则直接调用该机器码，因此达到可以媲美C和C++的速度。使用方法如下：

from numba import jit  # 从numba中导入函数jit
import random

@jit(nopython=True)   # jit，numba装饰器中的一种
def monte_carlo_pi(nsamples):
    acc = 0
    for i in range(nsamples):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if (x ** 2 + y ** 2) < 1.0:
            acc += 1
    return 4.0 * acc / nsamples

在原始代码中加入第1行和第4行，则可以加速monte_carlo_pi模块（自动将其优化并编译成机器码）。即，要加速哪个函数，就在函数定义前面加上装饰器@jit(nopython=True)。

优点：对numpy和循环语法的加速明显；使用方便；

缺点：少量库无法加速，如pandas库；仅能安装到无法用于python2及以下版本；安装比较困难，需要装ljavascriptlvm编译器；

4.其他加速方法

使用整型代替浮点型

5.各自加速方法的对比

代码片段对大小为128x128的二维数组求和，运行1000次时间如下：

Total cost time for func: py_func, call 10http://www.devze.com00 times: 3.803216s. 

Total cost time for func: np_func, call 1000 times: 0.343562s. 

Total cost time for func: nb_func, call 1000 times: 0.017122s. 

Total cost time for func: cy_func, call 1000 times: 0.018159s.

它们分别代表了原始Python、Numpy、Numba、Cython对应的性能。可以看出，cython与numba可有效加速python代码。其中，numba以稍微快于cython，但是numba不兼容python2，且调试困难，因此，推荐使用cython。

6.方法补充

下面小编为大家整理了一些其他Python可以加速运行的技巧，希望对大家有所帮助

1.全面加速（pypy)

将python换为pypy,在纯python代码下，pypy的兼容性就不影响使用了，因为一些纯python的代码常常会用pypy进行一下加速

测试代码，for循环10000000次

start = time.time()
for i in range(10000000):
    print(i,end="\r")
end = time.time()
print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")

2.if判断靠前

如：

 if tag in ["nts", "nto", "ntc", 编程客栈"ntcb", "ntcf", "ntch", "nth", "ntu", "nt"]:
                                BMES(f_,i2, tag="ORG")
                            elif tag in ["nb", "nba", "nbc", "nbp", "nf", "nmvxDFiLB", "nmc", "nhm", "nh"]:
                                BMES(f_,i2, tag="OBJ")
                            elif tag in ["nnd", "nnt", "nn"]:
                                BMES(f_,i2, tag="JOB")
                            elif tag in ["nr", "nrf"]:
                                BMES(f_,i2, tag="PER")
                            elif tag in ["t"]:
                                BMES(f_,i2, tag="TIME")
                            elif tag in ["ns", "nsf"]:
                                BMES(f_,i2, tag="LOC")
                            else:
                                for i3 in list(i2):
                                    f_.write(i3 + " " + f"O" + "\n")

满足条件的可以先跳出判断

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