Python - 运行程序的速度越来越快

Question

我有这个简单的python代码：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6])

print a

如果我在sublime text上一遍又一遍地使用(cmd+B)运行它，它会每次打印结果[1 2 3 4 5 6]，如此（以秒为单位）：

 1st run: [Finished in 7.7s]
 2nd run: [Finished in 1.6s]
 3rd run: [Finished in 0.5s]

然后它稳定在0.5s，这对于这样一个简单的程序来说非常慢。

所以我试着计时，得到了以下结果：

[1 2 3 4 5 6]
0.00280284881592
[Finished in 7.4s]

[1 2 3 4 5 6]
0.00325489044189
[Finished in 2.0s]

[1 2 3 4 5 6]
0.000813961029053
[Finished in 0.1s]

进一步测试，我计算了绕过包导入的代码：

a = [1,2,3,4,5,6]; 
print(a)

得到了：

[1, 2, 3, 4, 5, 6]
0.000219106674194
[Finished in 1.4s]

最后，使用numpy：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
a=1

我得到了：

1.2614569664
[Finished in 2.5s]

计算机内存发生了什么，所以程序的行为是这样的？

Answer 1

我认为您的帖子中有3个主要问题：

1. 为什么每次都跑得更快？
2. 为什么它稳定在0.5s？对于这么简单的程序来说这很慢。
3. 10分钟后连续三次重复操作，再次发生。为什么？

为什么每次运行得更快？

原因是操作系统会将经常使用的文件从磁盘缓存到RAM。 RAM访问比磁盘访问快得多。这称为disk cache or page cache。多次运行python后，内存为 warm ，OS可以从快速RAM加载相关文件。更确切地说，它每次都不会更快。相反，经过两三次，它达到最快。

为什么它稳定在0.5s？

＆＃39>完成后的时间＆＃39;由崇高文本给出包括2部分：一部分是用于启动python本身的时间，另一部分是时间运行脚本。

在您的情况下，大多数时间包括从python开始的时间和导入numpy包的时间。在我的机器中有一些情况。所有的时间都是稳定的＆＃34;时间。

案例1：

import numpy as np
print(0)

[以0.7秒完成]

案例2：

print(0)

[以0.2秒完成]

案例3：

import datetime
print(0)

[以0.2秒完成]

如上所示，启动python的成本为0.2s，导入numpy成本为0.5s。我认为numpy非常庞大，导入速度很慢。

10分钟后连续三次重复操作，再次发生。为什么？

因为磁盘缓存将根据最新访问动态调整。 10分钟后，计算机中的其他程序将占用内存。记忆冷却。