減少此功能的運行時間？

Question

我想減少下面的代碼的運行時間。有人可以提供任何提示我如何做到這一點？

def sample(BODIES, iterations): 
    dt = 0.01 
    TOTAL_BODIES = BODIES.keys() 
    for _ in range(iterations): 
     seenit = dict() 
     for body1 in TOTAL_BODIES: 
      ([x1, y1, z1], v1, m1) = BODIES[body1] 
      for body2 in TOTAL_BODIES: 
       if (body1 != body2) and not (body2 in seenit): 
        ([x2, y2, z2], v2, m2) = BODIES[body2] 
        (dx, dy, dz) = (x1 - x2, y1 - y2, z1 - z2) 
        tmp = dt * ((dx * dx + dy * dy + dz * dz) ** (-1.5)) 
        m2_tmp = m2 * tmp 
        m1_tmp = m1 * tmp 
        v1[0] -= dx * m2_tmp 
        v1[1] -= dy * m2_tmp 
        v1[2] -= dz * m2_tmp 
        v2[0] += dx * m1_tmp 
        v2[1] += dy * m1_tmp 
        v2[2] += dz * m1_tmp 
        seenit[body1] = True 

我運行的Python 3.5 100000次迭代，但機構的規模較小（4元）

編輯：這是最快的版本，我可以得到的。

def sample(BODIES, iterations, dt): 
    for _ in range(iterations): 
     for body1, body2 in combinations(BODIES, 2): 
      ([x1, y1, z1], v1, m1) = BODIES[body1] 
      ([x2, y2, z2], v2, m2) = BODIES[body2] 
      dx = x1-x2 
      dy = y1-y2 
      dz = z1-z2 
      tmp = dt * ((dx * dx + dy * dy + dz * dz) ** (-1.5)) 
      m2_tmp = m2 * tmp 
      m1_tmp = m1 * tmp 
      v1[0] -= dx * m2_tmp 
      v1[1] -= dy * m2_tmp 
      v1[2] -= dz * m2_tmp 
      v2[0] += dx * m1_tmp 
      v2[1] += dy * m1_tmp 
      v2[2] += dz * m1_tmp 

Answer 1

首先，如果你想提高你的代碼的速度，你需要知道爲什麼/哪裏東西是緩慢的。所以你需要措施。我會建議使用線剖析器。

但是通常最好的改進方法是以不同的方式做事。 您應該看看如何使用numpy數組獲取數據。 這會使代碼更簡單，並將循環從Python移動到用C編寫的numpy擴展。