使用numba.jit。 numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行，大大提高代码运行速度。

import time
def computeSum(size: int) -> int:
    sum_ = 0
    i = 0
    while i < size:
        sum_ += i
        i += 1
    return sum_

def main():
    size = 10000
    for _ in range(size):
        sum_ = computeSum(size)

start = time.time()
main()
end = time.time()
show_time = end-start
print(show_time) # 9.556443452835083


import numba
@numba.jit
def computeSum(size: float) -> int:
    sum = 0
    for i in range(size):
        sum += i
    return sum

def main():
    size = 10000
    for _ in range(size):
        sum = computeSum(size)

starts = time.time()
main()
ends = time.time()
show_times = ends-starts
print(show_times) # 0.2523202896118164

numba.jit官网：http://numba.pydata.org/

Numba 是 Python 的即时编译器，最适合使用 NumPy 数组和函数以及循环的代码。使用 Numba 的最常见方法是通过它的装饰器集合，这些装饰器可以应用于您的函数以指示 Numba 编译它们。当调用 Numba 修饰的函数时，它会被编译为机器代码“即时”执行，然后您的全部或部分代码可以随后以本机机器代码速度运行!