如何加速Python程式

這次就說一種簡單的方式來加速python運算速度的方法，就是使用numba函式庫來進行，numba函式庫可以使用JIT技術即時編譯，達到高效能，另外也可以使用cuda GPU的運算能力來加速，對python來說是一個提速非常好的工具庫，使用簡單，但是安裝稍微複雜一些。

安裝完成numba就可以使用了。 （推薦學習：Python影片教學）

下面寫一個小案例來看一下加速後的程式和加速前的程式的區別，借用官網上最經典的例子：

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from numba import jit
from numpy import arange
import time

@jit
def sum2d(arr):
    M, N = arr.shape
    result = 0.0
    for i in range(M):
        for j in range(N):
            result += arr[i,j]
    return result

a = arange(9).reshape(3,3)
start_time = time.time()
for i in range(10000000):
    sum2d(a)
end_time = time.time()
print (end_time - start_time)

這裡使用numpy產生三行三列的矩陣，[[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]然後做二維累加計算，值顯然應該是36，這裡做了10000000次這樣的計算，使用@jit註解可以直接的使用numba jit技術實時編譯，從而提高速度，最終運行時間大約是3.86s，如果去掉註解的話那麼運行時間大約是25.45s從這裡可以看出來大約有6.6倍的性能提升，所以使用numba加速python程式確實是方便簡單

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