如何基于Numba提高python運(yùn)行效率過程解析

這篇文章主要介紹如何基于Numba提高python運(yùn)行效率過程解析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

Numba是Python的即時(shí)編譯器，在使用NumPy數(shù)組和函數(shù)以及循環(huán)的代碼上效果最佳。使用Numba的最常見方法是通過其裝飾器集合，這些裝飾器可應(yīng)用于您的函數(shù)以指示Numba對(duì)其進(jìn)行編譯。調(diào)用Numba裝飾函數(shù)時(shí)，它會(huì)被“即時(shí)”編譯為機(jī)器代碼以執(zhí)行，并且您的全部或部分代碼隨后可以本機(jī)機(jī)器速度運(yùn)行！

安裝numba(我在這里加了--default-timeout=10000，防止安裝時(shí)出現(xiàn)timeout的錯(cuò)誤)

pip --default-timeout=10000 install -U numba

from numba import jit
import time
def add(x):
  he=0
  for i in range(x):
    he+=i
  return he
start=time.time()
res=add(100000000)
print(res)
end=time.time()
print(end-start)

耗時(shí)5s
4999999950000000
5.707650184631348

使用Numba的JIT裝飾器@jit，以嘗試加快某些功能的運(yùn)行速度

from numba import jit
import time
@jit
def add(x):
  he=0
  for i in range(x):
    he+=i
  return he
start=time.time()
res=add(100000000)
print(res)
end=time.time()
print(end-start)

耗時(shí)0.14s，快了近40倍
4999999950000000
0.14488554000854492

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