如何让Python像Julia一样快地运行

if lo < j:

qsort_kernel_cython_numpy_type(a, lo, j)

lo = i

j = hi

return a

cpdef benchmark_qsort_numpy_cython():

lst = np.random.rand(5000)

qsort_kernel_cython_numpy_type(lst, 0, len(lst)-1)

1000 loops, best of 3:1.32 ms per loop

def benchmark_sort_numpy(): 
 
lst = np.random.rand(5000) 
 
np.sort(lst)

会获得：

1000 loops, best of 3:350 µs per loop

我们如今比最初的基准测试快 52 倍!Julia 在该基准测试上花费了 419 微秒，是以编译的 Python 快 20%。

我知道，一些读者会说我不会进行同类比较。我不合意。请记住，我们如今的义务是应用主机说话以最佳的方法排序输入数组。在这种情况下，最佳办法是应用一个内置的函数。

分析代码

我们如今来看看第三个示例，计算 Mandelbrodt 集。Julia 团队应用了这段 Python 代码：

我们比最初的基准测试快了约 15 倍，但这仍然不是应用 Python 的最佳办法。最佳办法是应用 Numpy 内置的 sort()函数。它的默认行动是应用快速排序算法。对此代码计时：

def mandel(z): 
 
    maxiter = 80 
 
    c = z 
 
    for n in range(maxiter): 
 
        if abs(z) > 2: 
 
            return n 
 
        z = z*z + c 
 
     return maxiter 
 
 
def mandelperf(): 
 
    r1 = np.linspace(-2.0, 0.5, 26) 
 
    r2 = np.linspace(-1.0, 1.0, 21) 
 
    return [mandel(complex(r, i)) for r in r1 for i in r2] 
 
  
 
assert sum(mandelperf()) == 14791

最后一行是一次合理性检查。对 mandelperf() 函数计时会获得：

100 loops, best of 3:4.62 ms per loop 	
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