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numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器#xff0c;这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。
numba使用LLVM编译器架构将纯Python代码生成优化过的机器码#xff0c;通过一些添加简单的注解#xff0c;将面向数组和使用大量…
1 numba介绍
numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。
numba使用LLVM编译器架构将纯Python代码生成优化过的机器码通过一些添加简单的注解将面向数组和使用大量数学的python代码优化到与cc和Fortran类似的性能而无需改变Python的解释器。numba的编译方式如下图所示 为什么选择numba? 选择Numbade 原因很简单不需要为了获得一些的加速来改变代码我们只需要添加一个装饰器到Python函数中即可完成加速而且加速效果与cython代码相当。
2.numba的使用方法
numba对代码进行加速时给要优化的函数加上jit优化器即可。使用jit的时候可以让numba来决定什么时候以及怎么做优化。如下简单的例子所示
from numba import jit
jit
def f(x, y):return x y
这段代码的计算在被调用是第一次执行numba将在调用期间推断参数类型然后基于这个信息生成优化后的代码。numba也能够基于输入的类型编译生成特定的代码。例如对于上面的代码传入整数和浮点数作为参数将会生成不同的代码 Numba编译的函数可以调用其他编译函数。 例如: jit
def hypot(x, y):return math.sqrt(square(x) square(y))
我们现在看一个例子
from numba import jit
import time
jit
def foo():x []for a in range(100000000):x.append(a)def foo_withoutfit():y [] for b in range(100000000):y.append(b)
现在我们定义相同的方法实现的功能也是一样的一个是利用numba进行加速一个没有加速我们看下他们的运行时间 从结果中可以看出当我们使用了numba进行加速速度提升了10倍以上。 总结
numba是进行python加速的工具包在要进行加速的python函数中添加装饰器jit即可实现代码的加速
