提升python运行速度的有效方式
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python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。
我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。
最原始的代码：
import time
def foo(x,y):
tt = time.time()
s = 0
for i in range(x,y):
s += i
print('Time used: {} sec'.format(time.time()-tt))
return s
print(foo(1,100000000))结果
Time used: 6.779874801635742 sec 4999999950000000
是不是快了100多倍呢？
那么下面就分享一下“为啥numba库的jit模块那么牛掰？”
NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。
Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。编译LLVM需要花一些时间。
Windows用户可以从Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下载安装LLVMPy、meta和numba等几个扩展库。
下面我们看一个例子：
import numba as nb
from numba import jit
@jit('f8(f8[:])')
def sum1d(array):
s = 0.0
n = array.shape[0]
for i in range(n):
s += array[i]
return s
import numpy as np
array = np.random.random(10000)
%timeit sum1d(array)
%timeit np.sum(array)
%timeit sum(array)
10000 loops, best of 3: 38.9 us per loop
10000 loops, best of 3: 32.3 us per loop
100 loops, best of 3: 12.4 ms per loopnumba中提供了一些修饰器，它们可以将其修饰的函数JIT编译成机器码函数，并返回一个可在Python中调用机器码的包装对象。为了能
将Python函数编译成能高速执行的机器码，我们需要告诉JIT编译器函数的各个参数和返回值的类型。我们可以通过多种方式指定类型信
息，在上面的例子中，类型信息由一个字符串'f8(f8[:])'指定。其中'f8'表示8个字节双精度浮点数，括号前面的'f8'表示返回值类型，括号
里的表示参数类型，'[:]'表示一维数组。因此整个类型字符串表示sum1d()是一个参数为双精度浮点数的一维数组，返回值是一个双精度
浮点数。
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