我对python有点新鲜，我有一个用python 3.3.2（32位）编写的大型代码库。它使用numpy 1.7.1并且由于计算密集的计算需要很长时间才能运行。
我需要并行化代码以提高性能。我正在考虑使用pypy进行并行化，但我不确定如何将其与现有代码一起使用。
我搜索了Google但找不到合适或满意的答案。我也读过有关使用cython的内容，但我不确定如何使用它。
有人可以提供有关提高代码性能的指示吗？
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由于您是Python的新手，我强烈建议您在进入可能不适合您需求的pypy之前花些时间调查所有可能性。有很多方法可以加速NumPy代码，最好的方法实际上取决于你正在做什么。
一个很好的起点是Ian Oszvald's High Performance Python tutorial。不要只看它：跟随并试试这些例子！
从那里，你应该考虑并行化是否会有所帮助。并行化有几种选择，比如stdlib的multiprocessing module，但科学领域的很多人都在使用IPython的并行化功能。要了解这一点，请查看Min Ragan-Kelley的IPython并行教程（pt 1，pt 2，pt 3）。
一旦你对Python的功能有所了解，选择一种加速代码的方法并试一试。当您遇到更具体的问题时，StackOverflow将能够提供更具体的答案，而不仅仅是教程的一些链接;）