几行代码让 Python 函数执行快 30 倍

让我们来详细讲解一下“几行代码让 Python 函数执行快 30 倍”的完整攻略。

1. 背景

在日常的 Python 开发中，我们可能会遇到一些计算量很大的任务，比如处理大规模数据，进行机器学习模型的训练等。如果函数执行速度缓慢，就会影响整个程序的性能，因此如何提高 Python 函数的执行速度非常重要。

2. 解决方案

要提高 Python 函数的执行速度，我们可以使用 NumPy 库中的向量化操作。向量化操作可以将多个数据处理任务合并为一个任务，从而减少循环次数，提高执行效率。

具体地，我们可以将 Python 列表转换为 NumPy 的数组，然后使用 NumPy 中的一些函数代替原来的 Python 函数，就可以大幅提高函数的执行速度。

以下是一个这样的示例：

import numpy as np

def compute_reciprocals(values):
    output = np.empty(len(values))
    for i in range(len(values)):
        output[i] = 1.0 / values[i]
    return output

这个函数的作用是计算一个数列的倒数。在函数内部，我们使用了 Python 的循环来计算倒数，因此执行速度较慢。接下来，我们将使用 NumPy 中的向量化操作来提高函数的执行速度。

3. 示例

我们可以直接将 Python 列表 values 转换为 NumPy 数组，然后直接使用 NumPy 中的函数 np.reciprocal 来计算倒数。由于 np.reciprocal 函数实现了向量化操作，因此可以一次性计算出整个数列的倒数，大幅提高执行效率。

import numpy as np

def compute_reciprocals(values):
    values = np.array(values)
    output = np.reciprocal(values)
    return output

使用向量化操作后，这个函数的执行速度可以提高 30 倍以上。

4. 总结

在 Python 开发中，使用 NumPy 库中的向量化操作可以大幅提高函数的执行速度。具体而言，我们可以将 Python 列表转换为 NumPy 数组，然后使用 NumPy 中的函数代替原本的 Python 函数。这种方法可以减少循环次数，提高执行效率，从而在处理大规模数据、进行机器学习模型训练等领域有广泛的应用。