基于Numba提高python运行效率过程解析

Numba是Python的即时编译器，在使用NumPy数组和函数以及循环的代码上效果最佳。使用Numba的最常见方法是通过其装饰器集合，这些装饰器可应用于您的函数以指示Numba对其进行编译。调用Numba装饰函数时，它会被“即时”编译为机器代码以执行，并且您的全部或部分代码随后可以本机机器速度运行！

安装numba(我在这里加了--default-timeout=10000，防止安装时出现timeout的错误)

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

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

耗时5s49999999500000005.707650184631348

使用Numba的JIT装饰器@jit，以尝试加快某些功能的运行速度

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

耗时0.14s，快了近40倍49999999500000000.14488554000854492

看吧，快了40倍！

numba仅对numpy，for和while循环有效！

参考numba官网：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/developer/inlining.html#example-using-numba-jit

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持好吧啦网。