Python 提高循环速度

我有一百万个循环要做。有没有办法更快地处理这个（以及一般的python循环）

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通常有两种方法可以加快循环速度：

让你在循环中做的事情更快，这样计算机就可以做更少的工作来达到同样的结果。这只有在您能够发现代码中的低效并修复它们的情况下才有效

同时运行多个循环（即，不是1个线程执行1M任务，而是4个线程分别执行250k任务）。只有当您有多个处理器可以并行执行工作，并且您正在执行的工作不需要在其持续时间内独占使用共享资源（如磁盘）时，此功能才有效

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用numpy数组操作替换python循环通常有助于提高性能

在你的例子中，你有效地做到了

pop = 100  # for example

for i in range(pop):
    pop += np.random.choice(5, p=reproductionDistM)

在每次迭代中

所有采样和求和都可以在numpy中完成，无需循环：

pop = 100
pop += np.random.choice(5, p=reproductionDistM, size=pop).sum()

在我的机器上，这提供了很大的加速（多少取决于

pop

的值，例如大约100）

另一方面，如果阵列很大，这可能会浪费大量RAM。在这种情况下，我经常发现通过批量使用numpy来平衡速度和RAM是可行的

pop = 100
pop += np.random.choice(5, p=reproductionDistM, size=pop).sum()