python如何加速计算密集型任务？

问题描述：

在python中，有一个函数，其功能是进行某种计算，需要传入一些参数，计算完成后传回结果，调用其一次大概要1s的时间，现在需要通过for循环调用其350次，保存每次调用结果（可能是合并成一个列表），这个过程大概需要半小时左右，如何加速该代码？

方法：

为了加速在Python中重复调用一个计算密集型函数的过程，可以采用以下策略：

• 多线程或多进程：使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor来并行化函数调用。

• 函数优化：检查函数内部是否有优化空间，比如减少不必要的计算或改进算法。

• 缓存结果：如果函数在相同的参数上被多次调用，可以使用functools.lru_cache来缓存结果。

• 向量化操作：如果可能，使用NumPy等库来向量化计算，这样可以一次性处理多个数据点。

• 使用更快的库：如果函数内部使用了特定的库，可以尝试寻找更快的替代库。

• 编译成C扩展：将关键函数编译成C扩展可以显著提高执行速度。

• 使用JIT编译器：使用Numba等JIT编译器来加速Python代码。

代码实现：

以下是一个示例代码，它展示了如何使用ProcessPoolExecutor来并行执行函数调用，并将结果合并成一个列表：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutorimport time​​# 假设这是你要调用的计算密集型函数def compute_something(param):    time.sleep(1)  # 模拟计算过程    return param * 2  # 模拟计算结果​​# 主函数def main():    start_time = time.time()​    # 参数列表    params = [i for i in range(350)]​    # 结果列表    results = []​    # 使用ProcessPoolExecutor创建进程池    with ProcessPoolExecutor() as executor:        # 使用executor.map并行执行函数        results = list(executor.map(compute_something, params))​    end_time = time.time()    print(f"Total time taken: {end_time - start_time} seconds")    print(f"Results: {results[:10]}")  # 打印前10个结果作为示例​​if __name__ == "__main__":    main()

在这个代码中，我们使用了ProcessPoolExecutor的map方法来并行执行函数。map方法会自动处理任务的分配和结果的收集，只需要提供一个函数和迭代器（如列表）。这个例子中，我们传入了参数列表params，并且map方法会返回一个结果迭代器。我们使用list()函数将结果转换为列表。

请注意，ProcessPoolExecutor默认会使用所有可用的CPU核心，但是可以根据你的系统资源和函数的特性来调整它。可以通过ProcessPoolExecutor的构造函数中的max_workers参数来设置进程池的大小。

输出如下：

Total time taken: 88.77804517745972 secondsResults: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

结果表明，程序加速效果明显，加速前需要350s，加速后只要88s左右。