如何让Python像Julia一样快地运行

qsort_kernel(a, lo, j)

lo = i

j = hi

return a

我将他们的基准测试代码包装在一个函数中：

import random 
 
def benchmark_qsort(): 
 
    lst = [ random.random() for i in range(1,5000) ] 
 
    qsort_kernel(lst, 0, len(lst)-1)

对它计时会获得：

100 loops, best of 3:18.3 ms per loop

对 benchmark_qsort_numpy_cython() 函数计时会获得：

上述代码与 C 代码异常类似。Cython 应当能很好地处理它。除了应用 Cython 和静态类型之外，让我们应用 Numpy

数组代替列表。在数组大年夜小较大年夜时，比如数千个或更多元素，Numpy 数组确切比Python 列表更快。

安装 Numpy 可能会花一些时光，推荐应用 Anaconda 或一个已安装了 Python 科学对象组合的 Docker 镜像。

在应用 Cython 时，须要将 Numpy 导入到应用了 Cython 的单位中。在应用 C 类型时，还必须应用 cimport 将它作为 C 模块导入。Numpy数组应用一种表示数组元素类型和数组维数(一维、二维等)的特别语法来声明。

%%cython 
 
  
 
import numpy as np 
 
cimport numpy as np 
 
cpdef np.ndarray[double, ndim=1] \ 
 
qsort_kernel_cython_numpy_type(np.ndarray[double, ndim=1] a, \ 
 
long lo, \ 
 
long hi): 
 
cdef: 
 
long i, j 
 
double pivot 
 
i = lo 
 
j = hi 
 
   while i < hi: 
 
     pivot = a[(lo+hi) // 2] 
 
     while i <= j: 
 
       while a[i] < pivot: 
 
         i += 1 
 
       while a[j] > pivot: 
 
         j -= 1 
 
       if i <= j: 
 
         a[i], a[j] = a[j], a[i] 
 
         i += 1 
 
         j -= 1 	
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