这篇文章主要介绍了基于Numba提高python运行效率过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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。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 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)
耗时5s
4999999950000000
5.707650184631348

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 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)
耗时0.14s,快了近40倍
4999999950000000
0.14488554000854492

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爱安网。

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