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=10000install-Unumba
fromnumbaimportjit importtime defadd(x): he=0 foriinrange(x): he+=i returnhe 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
fromnumbaimportjit importtime @jit defadd(x): he=0 foriinrange(x): he+=i returnhe 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毛票票。
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