龟兔比赛
人们一直诟病 Python 程序的速度很慢，它到底有多慢呢？
下面是一个可以用来演示 Python 速度慢的示例。它使用传统的 for 循环来产生一个数的倒数：
import numpy as npnp.random.seed(0)values= np.random.randint(1,100,size=1000000)defget_reciprocal(values):output= np.empty(len(values))foriinrange(len(values)):output[i] =1.0/values[i]%timeit get_reciprocal(values)
结果显示：
每个循环平均耗时3.37秒（标准偏差±582毫秒）（共计运行了7次程序，每次一个循环）计算 1,000,000 个倒数竟然需要 3.37 秒。使用 C 语言执行同样的运算只需要不到一眨眼的工夫：9 毫秒；C# 需要 19 毫秒；Nodejs 需要 26 毫秒；Java 仅仅需要 5 毫秒！而 Python 竟然用了让人怀疑人生的 3.37秒（它到底做了些什么）！（注：在本文的最后，我附上了所有语言的测试代码）。
Python 速度缓慢的根本原因
我们通常把 Python 称为一种动态类型编程语言。而 Python 程序中的一切变量都是以对象的形式存在，换句话说，每次 Python 代码处理数据时，都需要进行对象拆箱操作，以确定对象的具体类型。在 for 循环内部，每次循环都需要拆箱对象，检查类型并计算倒数。那3秒钟的时间都在类型检查中浪费了。
C 语言和其他传统的编程语言则不同，它们对数据的访问是直接的。但在 Python 中，大量的 CPU 时间都用在了类型检查上。
即使是一个简单的赋值操作也会花费很长的时间。如：
a=1这个简单的赋值操作，它需要如下两个步骤：
步骤 1：将 a-PyObject_HEAD-typecode 设置为 Integer 类型.
步骤 2. 将值 1 赋值 a .
关于 Python 为什么速度慢的更多信息，Jake 写的这篇精彩文章值得一读：Why Python is Slow: Looking Under the Hood
那么，有没有一种方法可以绕过类型检查，从而提高 Python 程序的性能呢？
答案是：使用 NumPy 通用函数
与 Python 列表不同，NumPy 数组是围绕 C 数组构建的对象。NumPy 数组访问项不需要任何步骤来检查类型。这给我们找到解决方案指明了方向：使用 NumPy通用函数（亦即UFunc）。
简而言之，UFunc 是一种可以直接对整个数组进行算术运算的方法。下面我们将前面那个慢速的 Python 示例改写为 UFunc 版本，它就像下面这样：
import numpy as npnp.random.seed(0)values= np.random.randint(1,100,size=1000000)%timeitresult=1.0/values
改写后的代码不仅提高了速度，而且代码变得更短。猜猜现在这个程序执行要花多少时间？它比我上面提到的最快的语言快了2.7毫秒：
每个循环平均耗时2.71毫秒（标准偏差±50.8微秒）（共运行了7次程序，每次循环100个）返回代码，关键是 1.0/values 这一行。这里的 values 不是一个数字，而是一个 NumPy 数组。和除法运算符一样，Numpy 还有许多其他运算符(如下图示)。
总结
对于那些使用 Python 的人来说，使用 Python 处理数据和数字的可能性很大。这些数据可以存储在 NumPy 或 Pandas DataFrame中，因为DataFrame 是基于 NumPy 实现的。所以 Ufunc 也可以使用。
UFunc 使我们能够以超越几个数量级的更快速度在 Python 中执行重复操作。最慢的 Python 甚至可以跑得 C 语言更快。这一点太让人激动了。
附录— C，C＃，Java 和 NodeJS 的测试代码
C 语言:
usingSystem;namespacespeed_test{classProgram{staticvoidMain(string[] args){intlength =1000000;double[] rand_array =newdouble[length];double[] output =newdouble[length];varrand =newRandom();for(inti =0; ilength;i++){rand_array = rand.Next;//Console.WriteLine(rand_array[i]);}longstart = DateTimeOffset.Now.ToUnixTimeMilliseconds();for(inti =0;ilength;i++){output[i] =1.0/rand_array[i];}longend = DateTimeOffset.Now.ToUnixTimeMilliseconds();Console.WriteLine;}}}
Java：
importjava.util.Random;publicclassspeed_test{publicstaticvoidmain(String[] args){intlength =1000000;long[] rand_array =newlong[length];double[] output =newdouble[length];Random rand =newRandom ();for(inti =0; ilength; i++){rand_array = rand.nextLong;}longstart = System.currentTimeMillis();for(inti =0;ilength; i++){output[i] =1.0/rand_array[i];}longend = System.currentTimeMillis();System.out.println;}}
NodeJS:
letlength =1000000;letrand_array = [];letoutput = [];for(vari=0;ilength;i++){rand_array[i] =Math.floor(Math.random()*10000000);}letstart = (newDate()).getMilliseconds();for(vari=0;ilength;i++){output[i] =1.0/rand_array[i];}letend = (newDate()).getMilliseconds();console.log;
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