前言：数据解析的性能严重影响用户体验，针对需要批量处理的数据，考虑使用numpy自定义矢量化计算函数提升数据解析的性能。下面的表述都是网上查找的资料，仅供大家参考，具体情况还是需要具体分析的。
1. 使用numpy自定义函数提升数据解析性能的场景
如果数据解析存在大量for循环操作，优先考虑使用numpy自定义函数提升数据解析性能。
NumPy的矢量化操作通常不是通过Python层面的for循环实现的，而是通过底层C语言代码实现的，这些代码经过高度优化，能够高效地处理整个数组。
关于数组执行的先后顺序，NumPy的矢量化操作通常是并行执行的，但这取决于底层实现和硬件支持。NumPy本身并不保证操作的执行顺序，但它保证最终结果的正确性。总之，当你使用NumPy的矢量化操作时，你通常不需要担心内部是如何实现的，因为NumPy已经为你处理了这些细节。你只需要关注如何正确地使用这些操作来获得你想要的结果。如果你对性能有极高要求，并且发现NumPy的内置函数不足以满足你的需求，那么考虑使用Cython、C/C++或Numba等更底层的工具可能是必要的。
编写Cython或C/C++扩展：对于性能要求极高的自定义函数，你可以考虑使用Cython编写扩展模块，或者直接编写C/C++代码并通过Python接口调用它。这样做可以显著提升性能，因为你可以直接控制内存布局和CPU指令。
使用Numba：Numba是一个开源的JIT（即时编译）编译器，可以将Python代码转换为高效的机器码。它支持NumPy数组，并且可以与NumPy函数无缝集成。通过Numba，你可以编写看起来像是普通Python代码的函数，但它在运行时会被编译为高效的机器码。
2. numpy自定义矢量化计算函数vectorized_function
网上给出的一个示例，演示如何创建一个自定义函数 vectorized_function，该函数接受两个参数，并使用 numpy.vectorize 将其矢量化。
python
import numpy as np
# 自定义函数，接受两个参数
def custom_function(a, b):
return a + b # 这里只是简单地返回两个参数的和，你可以根据需要修改这个逻辑
# 使用 numpy.vectorize 将自定义函数矢量化
vectorized_function = np.vectorize(custom_function)
# 测试矢量化函数
# 创建两个数组作为输入
array1 = np.array([1, 2, 3, 4])
array2 = np.array([10, 20, 30, 40])
# 使用矢量化函数处理数组
result = vectorized_function(array1, array2)
print(result)3. numpy矢量化函数内部不能干的几件事情
3.1 不要进行redis的读写操作
在NumPy中，如果你自定义了一个函数vectorized_function，并且在函数内部使用了Redis进行读写操作，这很可能会对函数的执行性能产生显著影响。原因如下：
网络延迟：Redis通常是一个分布式或远程存储系统，这意味着与Redis的交互涉及到网络通信。网络延迟是不可避免的，尤其是在高延迟或低带宽的网络环境中。这种延迟会显著增加每次Redis读写操作的时间。
锁和并发：如果Redis操作涉及到写操作或需要确保数据一致性的读操作，可能会有锁机制或并发控制。这些机制可能导致额外的等待时间，从而降低整体性能。
序列化/反序列化：将数据从Python对象转换为适合存储在网络上的格式（如JSON或二进制格式），以及从该格式转换回Python对象，都需要时间。这个过程称为序列化和反序列化，它增加了Redis操作的开销。
上下文切换：如果你的vectorized_function是在一个高性能计算环境中运行的（如使用NumPy进行大规模数据处理），那么在函数内部进行Redis操作可能会导致CPU上下文切换，这会影响计算密集型任务的性能。
I/O瓶颈：Redis操作是I/O密集型任务，而NumPy操作通常是计算密集型任务。在一个函数中混合这两种类型的任务可能会导致I/O成为瓶颈，从而降低整体性能。
数据局部性：NumPy的性能优势部分来自于其能够利用CPU缓存和内存局部性来加速数组操作。Redis操作可能会破坏这种数据局部性，因为数据需要在内存和网络之间移动。
因此，如果你希望在NumPy函数中获得最佳性能，建议避免在函数内部进行Redis读写操作。相反，你可以考虑以下替代方案：
预处理数据：在将数据传递给NumPy函数之前，先从Redis中检索所需的数据，并将其加载到内存中。
后处理结果：在NumPy函数处理完数据后，将结果写回到Redis中。
使用缓存：如果数据在Redis中的访问模式是可预测的，你可以考虑在Python应用程序中实现一个简单的缓存机制，以减少对Redis的访问次数。
异步I/O：如果你的应用程序可以容忍一定的延迟，并且Redis操作不是关键路径的一部分，你可以考虑使用异步I/O库（如aioredis）来非阻塞地执行Redis操作。
批处理：将多个Redis操作合并为一个批处理请求，以减少网络往返次数和序列化/反序列化的开销。
总之，将Redis读写操作与NumPy计算操作混合在同一个函数中通常不是一个好主意，因为这可能会导致性能下降。相反，你应该考虑将这两种类型的操作分开处理，并优化它们之间的数据流动。
3.2 不要有太多的if判断
NumPy 的强大之处在于其内部实现的矢量化操作，这些操作能够利用底层优化和并行计算来显著提高性能。然而，当在 NumPy 函数中引入大量的条件判断（如 if 语句）时，这些操作通常无法被有效地矢量化，从而导致性能下降。
以下是一些关键点，解释了为什么 if 判断会影响 NumPy 的性能：
矢量化操作的破坏：NumPy 的矢量化操作能够同时对数组中的多个元素进行操作，从而显著提高计算效率。然而，if 语句通常需要对每个元素单独进行判断，这破坏了矢量化操作的连续性，导致性能下降。
Python 的全局解释器锁（GIL）：Python 的 GIL 限制了多线程的执行效率，尤其是在涉及大量计算的情况下。当在 NumPy 函数中引入大量的 if 判断时，这些判断可能会频繁地触发 GIL，进一步降低性能。
内存访问模式：矢量化操作通常能够优化内存访问模式，减少缓存未命中的情况。然而，if 语句可能会引入不规则的内存访问模式，导致缓存效率降低。
分支预测失败：现代处理器依赖于分支预测来优化执行流程。当 if 语句的条件判断结果难以预测时，分支预测失败会导致处理器流水线停滞，从而降低性能。
为了提高性能，可以考虑以下几种策略：
使用 NumPy 的内置函数：尽可能使用 NumPy 提供的内置函数，这些函数通常已经过高度优化，能够充分利用矢量化操作。
使用 NumPy 的 where 函数：对于需要根据条件选择不同值的操作，可以使用 NumPy 的 where 函数，它能够在矢量化操作中高效地处理条件判断。
避免在循环中使用 if 语句：如果必须在循环中使用条件判断，考虑使用 NumPy 的矢量化操作或其他方法来减少循环的次数和复杂度。
使用 JIT 编译：对于无法完全避免 if 语句的情况，可以考虑使用如 Numba 这样的 JIT 编译器来加速代码执行。Numba 能够将 Python 代码编译为高效的机器码，从而显著提高性能。
综上所述，虽然 if 判断在 NumPy 自定义矢量化函数中有时是必要的，但应尽量避免大量使用，以充分利用 NumPy 的性能优势。