如何加快python中的迭代计算速度？

Question

我正在使用python迭代大量计算。 该示例进行了177147次计算，并且已经执行了10分钟的“ results.append”，没有完成。 我预计这将在几秒钟内完成。 有没有更快的方法可以做到这一点？ 我希望能够在我的实际问题中运行约100,000,000个计算。

import itertools

a=[1]
b=[1]
c=[1,2,3]
d=[1,2,3]
e=[1,2,3]
f=[1,2,3]
g=[1,2,3]
h=[1,2,3]
i=[1,2,3]
j=[1,2,3]
k=[1,2,3]
l=[1,2,3]
m=[1,2,3]

params=list(itertools.product(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m))

def TestFunction(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m):
    output=a+b+c+d+e+f+g+h+i+j+k+l+m
    return output

results=[]
[results.append(TestFunction(*list(params)[x]))for x in range(len(params))]

Answer 1

正如乔恩（Jon）在评论中所说，您的代码正在创建许多不必要的列表，这不仅浪费RAM，还需要时间。 这是代码的优化版本，可以在我的旧2GHz 32位计算机上执行大约半秒。

from itertools import product

data = (
    [1],
    [1],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
    [1, 2, 3],
)

def TestFunction(a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m):
    return a + b + c + d + e + f + g + h + i + j + k + l + m

results = [TestFunction(*params) for params in product(*data)]
print(len(results))

产量

177147

Answer 2

您可能不会喜欢答案，但是Cython是解决问题的一个好方法。 您可能需要制作自己的模块，用C进行处理，然后将其放入python中。 我从来没有能够做到这一点，但这是我想到的最简单的加速方法。