如何提高python中的迭代性能

我对python引擎在循环迭代中如此低的性能感到好奇。我在nodejs、php和python上测试了相同的算法。下面是代码片段和结果

test.php：

<?php
    $t1 = time();

    for($i = 1; $i < 50000; $i++){
        $v = 1;
        for($j = 1; $j < 50000; $j++){

        }
    }

    $t2 = time();

    echo $t2 - $t1;

结果:

node test.js 1640（1.6秒）

php test.php 27（27秒）

python3测试.py 107（107秒）

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Python主要是解释字节码，而javascript通过JIT编译成机器码。作为一个（非常不可靠的）数量级，Python在微基准上比C/C++/Rust慢约100倍，而Java和Javascript只慢约3倍。实际上，这取决于基准

如果您以正确的方式使用Python，例如，使用而不是迭代每个元素进行向量计算，或者只是在大部分时间等待网络I/O的地方做一些事情，您将永远不会注意到性能有多大差异

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对于代码的关键部分，还可以使用或或C模块来加速数字Python代码。但通常最好使用Python将现有的优化库粘合在一起。

Python主要是解释字节码，而javascript则通过JIT编译成机器码。作为一个（非常不可靠的）数量级，Python在微基准上比C/C++/Rust慢约100倍，而Java和Javascript只慢约3倍。实际上，这取决于基准

如果您以正确的方式使用Python，例如，使用而不是迭代每个元素进行向量计算，或者只是在大部分时间等待网络I/O的地方做一些事情，您将永远不会注意到性能有多大差异

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对于代码的关键部分，还可以使用或或C模块来加速数字Python代码。但是通常最好使用Python将现有的优化库粘合在一起。

正如@maxy所回答的，您可以使用numba来加速for循环。以下代码的结果在我的计算机上为0.07

import time
from numba import jit


@jit
def loop_test(num):
    a = 0
    for i in range(num):
        for j in range(num):
            a += 1
    return a


def main():
    t1 = time.time()
    ret = loop_test(50000)
    t2 = time.time()
    print(t2 - t1)


if __name__ == "__main__":
    main()

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正如@maxy所回答的，您可以使用numba来加速for循环。以下代码的结果在我的计算机上为0.07

import time
from numba import jit


@jit
def loop_test(num):
    a = 0
    for i in range(num):
        for j in range(num):
            a += 1
    return a


def main():
    t1 = time.time()
    ret = loop_test(50000)
    t2 = time.time()
    print(t2 - t1)


if __name__ == "__main__":
    main()

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为什么要将

范围

对象转换为列表？为什么Python版本在内部循环和外部循环中添加了一个赋值，而其他两个得到一个赋值？如果您添加一个C版本，而编译器由于没有效果而删除了整个基准测试部分，这是否意味着节点的性能很差，需要改进？我也经历过这种情况。在python中使用'numpy'模块可以加快迭代速度。在我的机器上，将

范围

对象转换为

列表

的速度大约是原来的两倍！生成器在很大程度上有助于节省内存，但使用它们会带来开销。为什么要将

范围

对象转换为列表？为什么Python版本在内部循环和外部循环中添加了一个赋值，而其他两个得到一个赋值？如果您添加一个C版本，而编译器由于没有效果而删除了整个基准测试部分，这是否意味着节点的性能很差，需要改进？我也经历过这种情况。在python中使用'numpy'模块可以加快迭代速度。在我的机器上，将

范围

对象转换为

列表

的速度大约是原来的两倍！生成器在很大程度上有利于节省内存，但使用它们会带来开销；如果您只是

返回num*num

，它不会更快。（循环可能被优化了。）不错，但要小心数字；如果您只是

返回num*num

，它不会更快。（循环可能被优化了。）

import time
from numba import jit


@jit
def loop_test(num):
    a = 0
    for i in range(num):
        for j in range(num):
            a += 1
    return a


def main():
    t1 = time.time()
    ret = loop_test(50000)
    t2 = time.time()
    print(t2 - t1)


if __name__ == "__main__":
    main()