我一直使用 python，用它处理各种数据科学项目。 python 以易用闻名。有编码经验者学习数天就能上手（或有效使用它）。
听起来很不错，不过，如果你既用 Python，同时也是用其他语言，比如说 C 的话，或许会存在一些问题。
给你举个我自己经历的例子吧。 我精通命令式语言，如 C 和 C++。对古老经典的语言如 Lisp 和 Prolog 能熟练使用。另外，我也用过 Java，Javascript 和 PHP 一段时间。（那么，学习） Python 对我来讲不是很简单吗？事实上，只是看起来容易，我给自己挖了个坑：我像用 C 一样去用 Python。
具体情况，请向下看。
一个最近的项目中，需要处理地理空间数据。给出（任务）是 gps 追踪 25,000 个左右位置点，需要根据给定的经纬度，重复定位距离最短的点。我第一反应是，翻查（已经实现的）计算已知经纬度两点间距离的代码片段。代码可以在 John D. Cook 写的这篇 code available in the public domain 中找得到。
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万事俱备! 只要写一段 Python 函数，返回与输入坐标距离最短的点索引（25,000 点数组中的索引），就万事大吉了：
def closest_distance(lat,lon,trkpts):
d = 100000.0
best = -1
r = trkpts.index
for i in r:
lati = trkpts.ix[i,'Lat']
loni = trkpts.ix[i,'Lon']
md = distance_on_unit_sphere(lat, lon, lati, loni)
if d > md
best = i
d = md
return best
其中， distance_on_unit_sphere 是 John D. Cook's 书中的函数，trkpts 是数组，包含 gps 追踪的点坐标（实际上，是 pandas 中的数据帧，注，pandas 是 python 第三方数据分析扩展包）。
上述函数与我以前用 C 实现的函数基本相同。 它遍历（迭代）trkpts 数组，将迄今为止（距离给定坐标位置）的距离最短的点索引值，保存到本地变量 best 中。
目前为止，情况还不错，虽然 Python 语法与 C 有很多差别，但写这段代码，并没有花去我太多时间。
代码写起来快，但执行起来却很慢。例如，我指定428 个点，命名为waypoints（导航点，路点，导航路线中的关键点）。导航时，我要为每个导航点 waypoint 找出距离最短的点。为 428 个导航点 waypoint 查找距离最短点的程序，在我的笔记本上运行了 3 分 6 秒。
之后，我改为查询计算曼哈坦距离，这是近似值。我不再计算两点间的精确距离，而是计算东西轴距离和南北轴距离。计算曼哈坦距离的函数如下:
def manhattan_distance(lat1, lon1, lat2, lon2): lat = (lat1+lat2)/2.0 return abs(lat1-lat2)+abs(math.cos(math.radians(lat))*(lon1-lon2))
实际上，我用了一个更简化的函数，忽略一个因素，即维度曲线上 1 度差距比经度曲线上的 1 度差距要大得多。简化函数如下：
def manhattan_distance1(lat1, lon1, lat2, lon2): return abs(lat1-lat2)+abs(lon1-lon2)
closest 函数修改为:
def closest_manhattan_distance1(lat,lon,trkpts):
d = 100000.0
best = -1
r = trkpts.index
for i in r:
lati = trkpts.ix[i,'Lat']
loni = trkpts.ix[i,'Lon']
md = manhattan_distance1(lat, lon, lati, loni)
if d > md
best = i
d = md
return best
如果将 Manhattan_distance 函数体换进来，速度还可以快些：
def closest_manhattan_distance2(lat,lon,trkpts):
d = 100000.0
best = -1
r = trkpts.index
for i in r:
lati = trkpts.ix[i,'Lat']
loni = trkpts.ix[i,'Lon']
md = abs(lat-lati)+abs(lon-loni)
if d > md
best = i
d = md
return best
在计算的最短距离点上，用这个函数与用 John's 的函数效果相同。我希望我的直觉是对的。越简单就越快。现在这个程序用了 2 分 37 秒。提速了 18%。 很好，但还不够激动人心。
我决定正确使用 Python。这意味着要利用 pandas 支持的数组运算。这些数组运算操作源于 numpy 包。通过调用这些数组操作，代码实现更简练：
def closest(lat,lon,trkpts): cl = numpy.abs(trkpts.Lat - lat) + numpy.abs(trkpts.Lon - lon) return cl.idxmin()
该函数与之前函数的返回结果相同。在我的笔记本上运行时间花费了 0.5 秒。整整快了 300 倍! 300 倍，,也即30,000 %。不可思议。 提速的原因是 numpy 数组操作运算用 C 实现。因此， 我们将最好的两面结合起来了： 我们得到 C 的速度和 Python 的简洁性。
教训很明确：别用 C 的方式写 Python 代码。用 numpy 数组运算，不要用数组遍历。对我来说，这是思维上的转变。
Update on July 2, 2015。文章讨论在Hacker News。一些评论没有注意到（missed ）我用到了 pandas 数据帧的情况。主要是它在数据分析中很常用。如果我只是要快速的查询最短距离点，且我时间充分，我可以使用 C 或 C++ 编写四叉树（实现）。
Second update on July 2, 2015。有个评论提到 numba 也能对代码提速。我就试了一下。
这是我的做法，与你的情况不一定相同。 首先，要说明的是，不同的 python 安装版，实验的结果不一定相同。我的实验环境是 windows 系统上安装 Anaconda，同时也安装了一些扩展包。可能这些包和 numba 存在干扰。.
首先，输入下面的安装命令，安装 numba：
$ conda install numba
这是我命令行界面上的反馈：
之后我发现，numba 在 anaconda 安装套件中已存在。 也可能安装指令有变更也说不定。
推荐的 numba 用法：
@jit
def closest_func(lat,lon,trkpts,func):
d = 100000.0
best = -1
r = trkpts.index
for i in r:
lati = trkpts.ix[i,'Lat']
loni = trkpts.ix[i,'Lon']
md = abs(lat - lati) + abs(lon - loni)
if d > md:
#print d, dlat, dlon, lati, loni
best = i
d = md
return best
我没有发现运行时间提高。我也尝试了更积极的编译参数设置：
@jit(nopython=True)
def closest_func(lat,lon,trkpts,func):
d = 100000.0
best = -1
r = trkpts.index
for i in r:
lati = trkpts.ix[i,'Lat']
loni = trkpts.ix[i,'Lon']
md = abs(lat - lati) + abs(lon - loni)
if d > md:
#print d, dlat, dlon, lati, loni
best = i
d = md
return best
这次运行代码时，出现一个错误：
看来，pandas 比 numba 处理代码更智能。
当然，我也能花时间修改数据结构，使 numba 能正确编译（compile）。可是，我为什么要这么干呢? 用 numpy 写的代码运行的足够快了。反正，我一直在用 numpy 和 pandas 。为什么不继续用呢?
也有建议我用pypy。这当然有意义，不过…我用的是托管服务器上的 Jupyter notebooks（注，在线浏览器的 python 交互式开发环境）。我用的是它提供的 python 内核，也即，官方的（regular）Python 2.7.x 内核。并没有提供 Pypy 选择。
也有建议用 Cython。好吧，如果我回头要编译代码 ，那我干脆直接用 C 和 C++ 就好了。我用 python，是因为，它提供了基于 notebooks（注：网页版在线开发环境）的交互式特性，可以快速原型实现。这却不是 Cython 的设计目标。
