numba加速python学习与尝试

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简介

探索python性能优化工具，发现了numba. 只需要给函数加上装饰器就可以。比cython和pypy方便多了。

• numba是什么

numba是为了提高numpy速度而开发的，使用llvm将python代码翻译为bitcode，并在bitcode外面做了一层包装，让python可以调用

通过numba翻译的代码由于经过llvm优化并可在机器上直接执行，效率将有所提高，对海量数据处理非常有帮助

• numba可以解决什么问题

1.提高numpy速度
2.解决python在计算上的性能问题

• 原理

通过llvm编译器将python代码转换成机器码，提高执行效率。

初试

• 环境说明

python3.6
fedora

• 安装

pip install numba

• 示例

#斐波那契数列
import time
from numba import jit

@jit
def fib(n):
    if n<=2 :
        return 1;
    else:
        return fib(n-1)+fib(n-2);

start = time.time()
fib(50)
end = time.time()
print("python3+numba cost_seconds:", end-start)

#结果。结果很明显numba可以让你的python飞起来
python3        20.24455213546753秒
python3+numba  0.5986552238464355秒

文档

• 官方/文档

http://numba.pydata.org/

http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/index.html

• 官方例子

https://numba.pydata.org/numba-examples/

• github

https://github.com/numba/numba

适用范围

• 适用环境

操作系统： windows32/64, osx, linux32/64
架构: x86, x86_64, ppc64le. Experimental on armv7l, armv8l (aarch64).
GPUs:  Nvidia CUDA. Experimental on AMD ROC
CPython
Numpy1.10以上

注意要点

numba只适合解决python项目在计算上的性能问题，否则会导致项目性能下降。

引入前最好足够测试确保使用numba的姿势正确

来源

numba加速python学习与尝试

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