大家遇到Python跑得很慢的时候，会想用多线程优化一下吗？
但是用手把代码改成多线程很麻烦！
好在聪明的莉沫酱发明了「超」，它可以在运行时自动将普通代码改成多线程代码！
首先我们来看这一段代码，功能是计算两个数的和:
def f1(a):
time.sleep(1)
return a
def f2(a):
time.sleep(1)
return a
def f(x, y):
xx = f1(x)
yy = f2(y)
return xx + yy它显然需要执行2秒，太慢了！
如果我们有办法让f1和f2并行执行，那不就只要1秒了？
那接下来我们给f加上超，像是这样:
from 超 import 超
@超
def f(x, y):
xx = f1(x)
yy = f2(y)
return xx + yy
t = time.time()
f(1, 2)
print(time.time() - t) # 1.0019426345825195现在它只需要执行1秒了！
原理其实很简单，拥有超的函数在执行时会将函数可见的全局变量、函数输入、builtins全部替换成符号对象，然后用这些符号对象假装执行一次函数，直到遇到函数结束或者符号对象不支持的操作。遇到这些操作的时候，就把符号对象展开成普通对象，然后再继续运行，最后拿到结果就好了。
我们用上面的样例来理解一下:
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首先执行
f(1, 2)，但是这个时候输入被替换成了符号，所以实际上执行的是f(符号x，符号y)。 -
进到函数里面，执行
xx = f1(x)，但是这个时候f1也被替换成了符号，所以xx运行时的值是符号f1.__call__(符号x)。这个符号是复合符号，它跟踪了它是由哪几个符号组成的，因此未来可以把它还原成普通对象。 -
接下来执行
yy = f2(y)，同理，yy运行时的值是符号f2.__call__(符号y)。 -
执行
return xx + yy，又产生了一个复合符号符号f1.__call__(符号x) + 符号f2.__call__(符号y)。 -
最终拿到这个复合符号后，它可以等价为一个有向无环图。在这里它更弱，是一棵树，
符号f1.__call__(符号x) + 符号f2.__call__(符号y)的两个子节点是符号f1.__call__(符号x)和符号f2.__call__(符号y)，而符号f1.__call__(符号x)的子节点是符号f1和符号x。 -
在有向无环图上的起点上填入真正的对象，比如
x=1、y=2，然后尽可能地并行计算所有的路线，算完再把真正的结果return出来就好啦。
首先使用pip安装:
pip install git+https://github.com/RimoChan/chao.git
然后在代码里from 超 import 超，你要加速哪个函数就给它挂上@超就好了。
其他的样例可以看test.py。
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函数应当是无状态的。假如两个函数一个更新了全局变量，另一个去读，那最后拿到的结果可能是错误的。
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只能优化延迟，不能优化CPU。即使平均到每一次执行，占用的CPU时间都是更多的。
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由于各种各样的原因，实际上有可能反而变慢。
就这样，我要回去睡觉了，大家88！