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python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。
我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。
最原始的代码：
import time
def foo(x,y):
tt = time.time()
s = 0
for i in range(x,y):
s += i
print('Time used: sec'.format(time.time()-tt))
return s
print(foo(1,100000000))结果：
Time used: 6.779874801635742 sec
4999999950000000我们来加一行代码，再看看结果：
from numba import jit
import time
@jit
def foo(x,y):
tt = time.time()
s = 0
for i in range(x,y):
s += i
print('Time used: sec'.format(time.time()-tt))
return s
print(foo(1,100000000))结果：
Time used: 0.04680037498474121 sec
4999999950000000是不是快了100多倍呢？
就因为使用了 numba库的jit模块。
那么问题来了：
1、你知道 numba 吗？为啥numba库的jit模块那么牛掰？
2、Python你可能不了解，其它语言有类似功能的库或者组件吗？
3、它们提高性能的原理是什么？你还知道哪些提高性能的方法？
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