基于Numba提高python運(yùn)行效率過程解析
更新時間：2020年03月02日 12:25:08 作者：pfeiliu
這篇文章主要介紹了基于Numba提高python運(yùn)行效率過程解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
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(yīng)用于您的函數(shù)以指示Numba對其進(jìn)行編譯。調(diào)用Numba裝飾函數(shù)時，它會被“即時”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，防止安裝時出現(xiàn)timeout的錯誤)
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0.14s，快了近40倍 4999999950000000 0.14488554000854492
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(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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