『python训练营』数据分析：寻找Python最优计算性能 1、场景描述在数据统计分析过程中

1、场景描述在数据统计分析过程中，求累计值（总和）是最常用的统计指标之一，市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下：
selectsum(c)fromtable_name;
当数据量在小规模时， sum只是一瞬间的事情，让你感觉电脑真牛逼啊，我掰手指头要算半天的数，它居然可以这么快，下面是1万多条数据的字段求和，只用了8ms 。

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但是当数据量不断增长到一个量级时，比如说，先定个小目标：一亿条订单求总额，你可以尝试在常规的数据库上执行同样的语句需要多长时间。
在我的电脑上执行这样的查询，大约需要10s 。

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或者更大的量级，十亿、百亿、万亿？你一秒钟给我算出来，哈哈，电脑也算懵逼了。

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采用分布式存储、分布式计算，是目前解决大规模计算的通用方法，让你吃100个馒头，估计一礼拜也吃不完，做慈善，一人一个分给班里的同学，几分钟就没了，吃不完的那个放学别走。
2、举栗说明今天我们不讲分布式计算，先看看如何在单机上达到最优的计算性能。
以下的示例，用python语言模拟求1亿条订单金额的平均值。
大家注意：我国小学生以后的课程都有python了，在未来编程是个基本技能。
2.1首先用传统的ForLoop方式
【『python训练营』数据分析：寻找Python最优计算性能】还是一亿条数据跑分

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结果：

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看来也不快啊，花了十几秒， python在没有特定优化的前提下，比Java ， Go语言慢了不少。
2.2内置sum函数上场
不过我们知道python有内置的sum函数，是不是会快一点？让我们来试试：

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结果：

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不到十秒，快了一点点，但还是不理想。
2.3神兵numpy
听说有个numpy库，可以向量化（vectorization）执行各种运算，牵到台上看看：

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结果：

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哎呀48毫秒，真心牛逼啊，足足快了几百倍，比Go、Java都快，不信你可以自己写个Go语言的版本对比一下。
2.3没完
听说还有个叫numba的，看简写nb也很NB ，要不把刚才的那些再跑一遍瞧瞧：

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可以看出numba对ForLoop的提升明显，对内置sum和numpy向量化影响不大。
来个最终对比图，一目了然（柱子越低性能越好）：

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3、结论：磨刀不误砍柴工现在有些数据库为了满足OLAP的需求，已经集成了向量化处理，通过测评，的确是显著提高了数据分析统计的性能，限于篇幅，今天不在此展开了。
Pythonnumpy库主要提供：
ndarray ，速度快且空间高效的多维array ，可进行向量化算术操作和更高级推广应用能力。
标准数学函数，可快速执行整个array上的数据操作，而不需要写循环：
比如说arr=np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]]) ，可以进行arr*arr ， arr*0.5 ， 1/arr等运算，这些运算都是对array中的元素做相应的计算，即向量化的操作。