一行代码让 Python 的运行速度提高100倍

当我们需要处理一些大规模数据时，Python 在速度上表现往往不如 C++ 或 Java 等编程语言。但是，Python 的一个特性是它允许用户使用外部库，其中一些外部库是用 C++ 或其他高效编程语言编写的。这使得 Python 中的代码可以非常高效，甚至可以接近 C++ 中的代码。因此，使用这些外部库的内置函数，可以使 Python 代码在一些情况下运行速度提高很多倍。

下面介绍一些常用的方法来提高 Python 代码的运行速度：

1. 使用 Numpy 进行向量化计算

当在 Python 中使用循环或递归计算时，会降低代码的运行效率，因为 Python 中循环的速度较慢。而 Numpy 库中提供了向量化运算，这使得在数据处理时避免循环，而是仅使用数组运算，从而加速代码执行速度。

例如，使用循环计算两个数组的点积:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
result = 0
for i in range(len(a)):
    result += a[i] * b[i]
print(result)

使用向量化计算两个数组的点积：

result = np.dot(a, b)
print(result)

通过 Numpy 库的 dot 函数，我们可以将计算两个数组的点积的代码速度提高 100 倍以上。

2. 使用 Cython 加速 Python 代码运行

Cython 可以为 Python 编写的函数添加类型声明，将它们编译成 C 代码，从而更快地执行。使用 Cython 时，需要先安装 Cython 包，并编写一个扩展名为 .pyx 的 Cython 脚本，并使用编译器将 .pyx 脚本编译成动态链接库（DLL）或 .so 文件。然后，将编译后的库导入到 Python 中，即可调用其中的函数。

例如，下面是一个用 Python 编写的计算斐波拉契数列的函数：

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

使用 Cython 重构后：

cpdef long fib(long n):
    cdef long i, a = 0, b = 1
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return a

对于计算前 40 个斐波拉契数列的时间来看，使用 Cython 编写的函数优化后，运行速度提高了 100 倍以上。

以上就是两个提高 Python 代码运行速度的方法，具体还需要根据实际情况进行优化，这里介绍的只是基本技巧。