1. NumExpr是什么？NumExpr是一个用于numpy类型快速数值表达式计算的第三方Python加速库。有了它， 在数组上操作的表达式（如3xa+4xb）相比在python中执行速度更快，所需内存空间占用更少。 值得一提的是，NumExpr集成了intel的vml（向量数学计算库 vectore math library）技术， 这使得数值型表达式的计算速度得到了进一步提升。2. Nume
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2023-08-07 21:12:33
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作者 | Adam GeitgeyPython绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运营速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十年生产的，多数情况下会有4个及以上CPU核。也就是说，当你在等程序运行结束的时候，你的计算机有7
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2023-08-05 20:01:36
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Python有时用起来确实很慢，我敢打赌你肯定抱怨过这一点，尤其是那些用惯了C，C ++或Java的人。但其实很多时候，Python的效率并没有达到它应有的速度，有一些让它马达开足的小技巧，一起来学习吧！1.避免使用全局变量import mathsize = 10000for x in range(size):for y in range(size):z = math.sqrt(x) + math
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2024-06-13 18:37:08
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Python用的好，猪也能飞起来。
今天，带大家学习如何让Python飞起来的方法，干货满满哦！
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
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2023-07-11 11:49:16
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2.为什么选择Numba？所以，为什么要选择Numba？特别是当存在有许多其他编译器，例如cython或任何其他类似的编译器，或类似pypy的东西时。选择Numba的理由很简单，那就是因为你不需要离开使用Python编写代码的舒适区。是的，你没看错，你不需要为了加速数据的运行速度而改变你的代码，这与从具有类型定义的相似cython代码获得的加速相当。那不是更好么？你只需要在函数周围添加一个熟悉的P
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2023-11-28 23:12:15
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我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速
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2024-03-13 16:06:36
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文章作者：梦家 文章目录代码加速技巧NumbaPython 多线程Modin 库联系作者 代码加速技巧Python相比于C++来说有着十分用户友好的编程方式与众多的机器学习和深度学习库，入门快、学习轻松，但其性能劣势一直为人诟病。因此，很多工程师致力于提高python代码性能。本文记录下目前我所知道的Python代码加速方法！NumbaNumba 是一个开源的 JIT 编译器可以纯Python和
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2023-08-10 13:00:33
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简介：numba是Anaconda公司开发的针对Python的开源JIT编译器，用于提供Python版CPU和GPU编程，速度比原生Python快数十倍。numba是第三方库，可以在运行时将Python代码编译为本地机器指令，而不会强制大幅度的改变普通的Python代码，使得在部分场景下执行Python的效率得到飞速的提升。工作原理对比：Python文件执行过程1、.py文件通过解释器转化为虚拟机
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2023-08-14 11:23:53
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我们先看一个原始代码：import time
def foo(x, y):
tt = time.time()
s = 0
for i in range(x, y):
s *= i
print('time:{}'.format(time.time() - tt))
return s
print(foo(1,100000000))看一下运算时
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2024-02-09 22:13:35
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高效执行python代码：使用numba包对Python程序加速前言1. Numba简介2. Numba的简单使用 前言python由于它动态解释性语言的特性，编写出来的代码实际上需要靠CPython编译成C语言之后才能运行。相比于java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。而numba就是解决python慢的一大利器，可以让pytho
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2023-11-21 22:47:49
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pip 提速方法主要有两种，一种是临时提速，一种是永久提速。1. 临时提速：在 pip install 包名 后面加上 -i + 镜像地址，这样 pip 安装时即可成倍的提速了。 国内主要镜像地址如下：清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 ht
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2023-06-25 23:10:42
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Python是开发人员中最常用的编程语言之一，但它有一定的局限性。例如，对于某些应用程序而言，它的运行速度可能比其它语言低100倍。这就是为什么当Python的运行速度成为用户瓶颈后，许多公司会用另一种语言重写他们的应用程序。但是有没有一种方法既可以保持Python的特性又能提高速度呢？它就是PyPy。PyPy是一种非常兼容的Python解释器，它是CPython2.7、3.6和即将推出的3.7的
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2023-08-28 16:37:34
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# 1. 查看使用库源码经常听人说，多看源码。源码不仅能帮我们搞清楚运行机制，还能学习优秀的库或者框架的最佳实践。调用库时，你可以在你好奇的几乎任何地方点击 Command+B，就可以很方便的跳转到源码里的类，方法，函数，变量的定义。写 Python 代码时，你会严格遵守 pep8 规范么？还是要遵守的，不然代码传到 github 或者知乎上被人怼就不好了。但是如果靠肉眼去检查和注意的话，太累，靠
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2023-08-22 11:45:37
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近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17 种加速 PyTorch 训练的方法1. 考虑换一种学习率 schedule学习率
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2023-07-05 23:13:44
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文章目录1. 前言2. multiprocess详解2.1 Process2.2 Pool （进程池）写在最后名词解释参考 1. 前言现在cpu动不动就是6核12进程，计算能力越来越强，但是我们真的都用上了么？在跑python代码时，请打开你的后台监控，看看python的CPU占比。如果不做特殊处理（排除你调用的库），很有可能你的代码最高只能占用100%，资源利用率低下。还有另外一个故事，当你的
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2023-10-03 15:18:23
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直到遇到Numba，才知道“一行代码让Python的运行速度提高100倍” 的论调 ，并不是哗众取宠。Numba Numba最初是由Continuum Analytics内部开发，此公司也开发了著名的Anaconda，但现在它是开源的。Numba是Python的即时编译器，它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码，能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。Numba使
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2023-10-14 00:34:13
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Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。0. 代码优化原则本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。第一个基本原则：不要过早优化很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标
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2024-06-26 15:38:54
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对于Python编程，大家想必都或多或少的掌握了不少知识点，但是python为人所诟病的一大缺点是其运行速度比较慢。其中一大主要的原因是 Python是动态的，解释性的语言，而非静态的语言。而这就意味着Python解释器在执行程序时，并不知道变量的具体类型。例如C++程序中，int a = 0;那么在程序的运行过程中，C++解释器始终知道变量a是一个int类型，而在Python中，编
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2023-08-06 15:36:58
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Python代码加速主要考虑代码优化加速，而非代码逻辑优化。Python代码直接运行GPU是不行的，需要一定的改变，Numba是一个接口，不过本文主要针对CPU下的Python代码加速。Python解释器工作原理Python文件执行过程.py文件通过解释器转化为虚拟机可以执行的字节码(.pyc)；字节码在虚拟机上执行，得到结果；字节码是一种只能运行在虚拟机上的文件，默认后缀.pyc，Python生
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2023-07-04 10:31:56
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前言如果你在使用 Python 进行高性能计算， Numba 提供的加速效果可以比肩原生的 C/C++ 程序，只需要在函数上添加一行 @jit 的装饰。它支持 CPU 和 GPU ，是数据科学家必不可少的编程利器。我们知道，计算机只能执行二进制的机器码，C、C++ 等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java 等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。
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2023-08-08 07:59:29
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