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基于Numba提高python運行效率過程解析

瀏覽:34日期:2022-08-04 17:12:30

Numba是Python的即時編譯器,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,這些裝飾器可應用于您的函數(shù)以指示Numba對其進行編譯。調用Numba裝飾函數(shù)時,它會被“即時”編譯為機器代碼以執(zhí)行,并且您的全部或部分代碼隨后可以本機機器速度運行!

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

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)

耗時5s49999999500000005.707650184631348

使用Numba的JIT裝飾器@jit,以嘗試加快某些功能的運行速度

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)

耗時0.14s,快了近40倍49999999500000000.14488554000854492

看吧,快了40倍!

numba僅對numpy,for和while循環(huán)有效!

參考numba官網(wǎng):http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/developer/inlining.html#example-using-numba-jit

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。

標簽: Python 編程
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