这个东西让我的Python代码快了100倍

转载于Python数据挖掘。

Python 已经得到了全球程序员的喜爱，连续多期稳坐编程语言排行榜第一把交椅。但是还是遭到一些人的诟病，原因之一就是认为它运行缓慢。 要是有一款能够自动优化我们代码的神器该有多好啊！

于是，大家都在想尽各种办法来提高 Python 代码的运行速度，大多数体现在写代码的习惯优化以及代码优化上。但是平时写代码注意太多这些方面可能会有糟糕的体验，甚至会不利于我们的工作效率。

今天就给大家带来这样的一款神器——taichi，喜欢记得收藏、点赞。

文章目录

• • taichi
  • 安装
  • 一个小例子
  • 总结

taichi

Taichi 起步于 MIT 的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL），设计初衷是便利计算机图形学研究人员的日常工作，帮助他们快速实现适用于 GPU 的视觉计算和物理模拟算法。

说人话就是 Taichi 是一个基于 Python 的领域特定语言，专为高性能能并行计算设计。

本来是服务于学术界的一款 DSL ，但是我们也可以拿来用在我们这些凡夫俗子的代码中（虽然有点大材小用）！

安装

Taichi 是一个 PyPI 包，所以使用 pip 命令即可安装：

pip install taichi

注意 taichi 安装的先决条件是：

• Python: 3.7/3.8/3.9/3.10 (64-bit)

• OS: Windows, OS X, and Linux (64-bit)

在使用命令安装的时候，如果遇到错误，可以使用管理员模式命令行进行安装。

一个小例子

我们先来用一个小栗子，感受一下它的鬼斧神工！

import time

def is_prime(n):   result = True   for k in range(2, int(n**0.5) + 1):       if n % k == 0:           result = False           break   return result

def count_primes(n: int) -> int:   count = 0   for k in range(2, n):       if is_prime(k):           count += 1

  return count

t0 = time.time() print(count_primes(100000)) t1 = time.time()

print(t1-t0)

这个是我们以前经常用来做例子的统计质数个数。求100000以内速度比较快，但是到了1000000，运行时间就明显慢了下来，竟然需要3.38秒。

Python 的大型 for 循环或嵌套 for 循环总是导致运行时性能不佳。

我们只需导入 Taichi 或切换到 Taichi 的 GPU 后端，就能看到整体性能的大幅提升：

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import time
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import taichi as ti
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ti.init()
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@ti.func
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def is_prime(n):
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    result = True
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    for k in range(2, int(n**0.5) + 1):
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        if n % k == 0:
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            result = False
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            break
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    return result
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@ti.kernel
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def count_primes(n: int) -> int:
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    count = 0
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    for k in range(2, n):
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        if is_prime(k):
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            count += 1
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    return count
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t0 = time.time()
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print(count_primes(1000000))
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t1 = time.time()
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print(t1-t0)

在这里，我们只需要引入 taichi 库，然后加两个注解，速度直接飙到了0.1秒，速度提升了30多倍。如果我们把数字再扩大，速度提升会更明显！

没有使用之前，统计10000000以内质数使用 90 秒，使用之后，并且更改为 GPU 运行，使用 0.1秒。

我们还可以将 Taichi 的后端从 CPU 更改为 GPU 运行：

总结

这个库是中国人发明的，它就是毕业于清华大学，后来去麻省理工学院进修的胡渊鸣