python怎么提高计算速度

要想提高Python的计算速度，通常可以采用以下几种方式：

1. 使用NumPy

NumPy是Python一个常用的高性能科学计算库，它广泛地应用于各种科学计算中，能够提升计算速度。它的优势在于其基于C语言写的底层代码，很大程度上避免了Python解释器的运算速度瓶颈。

例如，假设我们需要求两个数组(x和y)的点积结果，如果使用Python自带的列表进行计算，代码可能会像下面这样：

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
dot_product = sum([xi*yi for xi, yi in zip(x, y)])

我们可以使用NumPy提供的dot函数来实现这个功能，对比一下：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
dot_product = np.dot(x, y)

使用NumPy的dot函数，我们不用把两个数组中的每个元素都相乘，也不必再手动计算加和，只需要一行代码就搞定了，而且速度比使用列表快很多。

2. 使用装饰器

我们可以使用Python中的装饰器来提高函数的执行速度，装饰器可以通过缓存函数的结果，避免重复计算同一个函数。下面是一个使用装饰器的例子：

import time

def cache(func):
    cached_results = {}

    def wrapper(n):
        if n not in cached_results:
            cached_results[n] = func(n)
        return cached_results[n]

    return wrapper

@cache
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

start_time = time.time()
print(fib(40))
end_time = time.time()
print('用时', end_time-start_time, 's')

该装饰器函数cache可以缓存回调函数fib的结果，避免重复计算fib函数的结果。使用装饰器，当我们第一次调用fib函数时，计算结果会被缓存下来，下次调用相同的参数时，直接从缓存中获取结果，而不必重新计算。这样可以大大减少函数的执行时间。

以上是提高Python计算速度的两种方法，这里只是简单地介绍了NumPy和装饰器，实际上还有很多其他的方式可以提高Python的计算速度。