Python作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多初学者的青睐。它的应用领域又非常广泛：科学计算、游戏开发、爬虫、人工智能、自动化办公、Web应用开发等等。
而在数据科学领域中，Python 是使用最广泛的编程语言，并且其受欢迎程度持续增长。如果也经常需要用Python处理海量数据，就一定会遇到代码运行几十分钟甚至更久的情况。今天我们会给大家分享7个代码技巧，加速你的Python运行速度，提高Python技能！
技巧 1：加速 NumPy
NumPy是一个可高效处理数组的 Python 库，它还提供快速和优化的矢量化操作。但！它不支持并行处理。作为 NumPy 的替代品，我们可以使用NumExpr。NumExpr 的性能明显优于 NumPy，因为它支持多线程。此外，它避免了为中间结果分配内存。
pip install numexpr
在交互式环境中输入如下命令：
import numpy as np
import numexpr as ne
import timeit
var1 = np.random.random(2**27)
var2 = np.random.random(2**27)
%timeit np.sin(var1) / np.cos(var2)
%timeit ne.evaluate("sin(var1) / cos(var2)")
输出：
根据执行结果，使用 NumExpr 大约快 4 倍。当你有大型数组需要处理时，NumExpr 效果最佳。
技巧 2：优先使用内置函数
Python 内置函数比自定义实现快得多，因此我们要优先使用它们。
举个例子：
在上面的代码中，我们将一个包含四个条目的列表复制了 1000 万次，因此我们得到了一个包含 4000 万个条目的列表，然后我们将列表中的字符串转换为小写。
可以看到结果，使用内置函数的速度提高了大约 23倍。
关于内置函数的使用，可以参考我们之前分享的文章：
Python中堪称神仙的6个内置函数
Python中最常用的10个内置函数
技巧 3：使用列表生成式
经常使用列表和for循环来存储计算结果，其实使用列表生成式能更快。
在交互式环境中输入如下命令：
import numpy as np
from time import perf_counter
result_list_loop = []
result_list_com = []
number_round = 10000000
start = perf_counter()
for i in range(number_round):
result_list_loop.append(i*i)
print(perf_counter()-start)
start = perf_counter()
result_list_com = [i*i for i in range(number_round)]
print(perf_counter()-start)
print(result_list_com[10])
输出：
如上图所示，使用列表生成式能快3倍。
列表生成式是一种基于其他iterable（如集合、元组、其他列表等）创建列表的方法，大家感兴趣可以自行了解一下。
技巧 4：不要导入不必要的模块
估计大家可能已经多次听到这个技巧，但它可以显着提高代码的性能。有时候没有必要导入整个库，毕竟我们通常只需要它的某些功能。
这里我们使用math模块作为例子：
import math
from time import perf_counter
start = perf_counter()
variable = math.exp(7)
print(perf_counter()-start)
接着我们不导入整个math模块，只使用需要的 exp() 函数。
from math import exp
from time import perf_counter
start = perf_counter()
variable = exp(7)
print(perf_counter()-start)
两次运行时间比较：
技巧 5：使用numba
Numba 是一款为 python 打造的、专门针对 Numpy 数组循环计算场景的即时编译器。
在交互式环境中输入如下命令：
df = pd.DataFrame({'x':np.random.rand(10000)})
def calculate(x):
return np.sum(x)/x.size
输出分别Numba和低级语言CPython进行加速：
结果可以看到，我们的自定义函数在使用engine='numba' 或 engine='cython' 后，速度明显加快！
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