前言：
此刻兄弟们对“python代码运行速度”大约比较珍视，兄弟们都想要分析一些“python代码运行速度”的相关文章。那么小编同时在网上汇集了一些对于“python代码运行速度””的相关知识，希望咱们能喜欢，小伙伴们快快来学习一下吧！前言：
欢迎大家收看Python运行速度太慢？大牛教你一行代码，瞬间提高100倍运行速度，部分代码用图片的方式呈现出来，方便各位观看与收藏,要是喜欢的话，记得一定不要忘记点赞关注嗷！
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。这篇文章主要介绍了一行代码让 Python 的运行速度提高100倍的相关知识,需要的朋友可以参考下
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：
结果：
Time used: 6.779874801635742 sec4999999950000000
我们来加一行代码，再看看结果：
结果：
Time used: 0.04680037498474121 sec4999999950000000
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：
以上就是本期内容了，希望能够帮助到大家！
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