前言：
歡迎大家收看Python運行速度太慢？大牛教你一行代碼，瞬間提高100倍運行速度，部分代碼用圖片的方式呈現出來，方便各位觀看與收藏,要是喜歡的話，記得一定不要忘記點贊關注嗷！
python一直被病垢運行速度太慢，但是實際上python的執行效率並不慢，慢的是python用的解釋器Cpython運行效率太差。這篇文章主要介紹了一行代碼讓 Python 的運行速度提高100倍的相關知識,需要的朋友可以參考下
python一直被病垢運行速度太慢，但是實際上python的執行效率並不慢，慢的是python用的解釋器Cpython運行效率太差。
“一行代碼讓python的運行速度提高100倍”這絕不是譁眾取寵的論調。
我們來看一下這個最簡單的例子，從1一直累加到1億。
最原始的代碼：
結果：
Time used: 6.779874801635742 sec
4999999950000000
我們來加一行代碼，再看看結果：
結果：
Time used: 0.04680037498474121 sec
4999999950000000
是不是快了100多倍呢？
那麼下面就分享一下“為啥numba庫的jit模塊那麼牛掰？”
NumPy的創始人Travis Oliphant在離開Enthought之後，創建了CONTINUUM，致力於將Python大數據處理方面的應用。最近推出的Numba項目能夠將處理NumPy數組的Python函數JIT編譯為機器碼執行，從而上百倍的提高程序的運算速度。
Numba項目的主頁上有Linux下的詳細安裝步驟。編譯LLVM需要花一些時間。
Windows用戶可以從Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下載安裝LLVMPy、meta和numba等幾個擴展庫。
下面我們看一個例子：
以上就是本期內容了，希望能夠幫助到大家！
最後，小編想說一句話：我是一名python開發工程師，整理了一套最新的python系統學習教程，包括從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、數據分析、數據可視化、機器學習,面試寶典，面試寶典，面試寶典。想要這些資料的可以關注小編，並在後臺私信小編：“07”即可領取
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