请留意，我将返回值更改为了一个二维整数数组。如不雅要显示结不雅，该结不雅与我们须要的结不雅更接近。

对它计时会获得：

10000 loops, best of 3:140 µs per loop 

我们比最初的 Python 代码快约 33 倍!Julia 在该基准测试上花费了 196 微秒，是以编译的 Python 快 40%。

让我们来看另一个示例。诚实地讲，我不肯定要度量什么，但这是 Julia 团队应用的代码。

def parse_int(t): 
 
    for i in range(1,t): 
 
        n = random.randint(0,2**32-1) 
 
        s = hex(n) 
 
        if s[-1]=='L': 
 
            s = s[0:-1] 
 
        m = int(s,16) 
 
        assert m == n 
 
    return n 

实际上，Julia 团队的代码有一条额外的指令，用于在存在末尾的 ‘L’ 时删除它。我的 Anaconda 安装须要这一行，但我的 Python 3安装不须要它，所以我删除了它。最初的代码是：

def parse_int(t): 
 
    for i in range(1,t): 
 
        n = random.randint(0,2**32-1) 
 
        s = hex(n) 
 
        if s[-1]=='L': 
 
            s = s[0:-1] 
 
        m = int(s,16) 
 
        assert m == n 
 
    return n 

对修改后的代码计时会获得：

100 loops, best of 3:3.33 ms per loop 

1000 loops, best of 3:617 µs per loop 

Cython 代码运行速度快了约 5 倍，但这还不足以弥补与 Julia 的差距。

我对此基准测试认为困惑不解，我分析了最初的代码。以下是结不雅：

Timer unit:1e-06 s 
 
Total time:0.013807 s 
 
File: 
 	
			
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本文标题：如何让Python像Julia一样快地运行
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