py写出与c比肩的高性能代码的n种思路

总结

说到py高性能方式，很多先想到的是：

1. pypy或cpy
2. 调用c包

今儿说到的是在py基础上用装饰器

@jit方式例子对比

普通函数

from numba import jit
import time
class T:
    def t(self):
        print("i")

start = time.time()
T().t()
print(time.time() - start)

花时

4.png

用@jit

from numba import jit
import time
class T:
    @jit
    def t(self):
        print("i")

start = time.time()
T().t()
print(time.time() - start)

花时

image.png

对比，效果很明显

还有

1. concurrent.futures 的 ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
2. fork方式