如何用Python提速10万倍？

Python作为一门高效简洁的编程语言，使用广泛，但是执行速度较慢是一直以来的弱点。本文将从多个方面介绍如何使用Python提速10万倍，以期让Python开发者更加高效。

一、代码优化

代码优化是提高Python执行速度的重要方法，主要包括以下几点：

1、尽可能使用原生的Python数据结构和算法：

>>> # 使用range构造一个列表
>>> L = list(range(100000))
>>> #将列表中的元素乘以2
>>> for index, item in enumerate(L):
...     L[index] = item*2

上述代码可以优化为：

>>> # 使用生成器表达式构造一个迭代器
>>> L = (x*2 for x in range(100000))
>>> # 将迭代器转化为列表
>>> new_L = list(L)

2、减少函数调用次数，尽可能使用局部变量：

>>> # 不使用局部变量
>>> def func():
...     result = []
...     for i in range(100000):
...         result.append(i)
...     return result
>>> func()

>>> # 使用局部变量
>>> def func():
...     result = []
...     append_result = result.append
...     for i in range(100000):
...         append_result(i)
...     return result
>>> func()

3、避免使用eval、exec和pickle等语句或模块。

二、使用NumPy加速计算

Python标准库提供的数据结构和函数虽然功能强大，但其运算速度较慢，特别是当涉及到大型数据的时候就会变得非常明显。NumPy是一款Python扩展包，支持高效率的矩阵运算，可以极大地提升Python的计算速度。以下是一个简单的NumPy使用示例：

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(100000)
>>> b = np.arange(100000)
>>> np.dot(a, b)

三、使用Cython提速

Cython是Python语言的一个超集，可由Python转换为C语言应用程序。由于C语言通常比Python更快，因此可以显著提高Python的执行速度。以下是一个简单的Cython使用示例：

1、首先需要安装Cython扩展模块：

pip install cython

2、编写Python程序：

#fibonacci.py
def fibonacci(n):
    a,b = 0,1
    for i in range(n):
        a,b = b,a+b
    return a

if __name__ == '__main__':
    print(fibonacci(10))

3、创建对应的Cython文件：

#fibonacci.pyx
def fibonacci(int n):
    cdef int a=0, b=1, i
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return a

4、创建setup.py文件：

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

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

5、最后运行setup.py文件：

python setup.py build_ext --inplace

四、使用PyPy提速

PyPy是一种Python解析器，使用JIT技术实现了Python代码的即时编译。PyPy在一定程度上可以提高Python的执行速度。以下是一个简单的PyPy使用示例：

1、首先需要安装PyPy：

pip install pypy

2、运行Python脚本：

pypy script.py

五、使用多进程加速

Python中提供了multiprocessing模块，可以方便地实现多进程并行计算。以下是一个简单的multiprocessing使用示例：

from multiprocessing import Pool

def func(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool()
    result = pool.map(func, range(100000))
    pool.close()
    pool.join()

通过优化代码、使用NumPy、Cython、PyPy和多进程并行等方法，可以有效地提高Python执行速度，使Python在一定程度上成为快速高效的编程语言，为开发者提供更多的优秀应用。