njit和jit

`jit`和`njit`都是Numba库中用于加速Python代码的修饰器。它们的区别在于编译器的类型。

`jit`修饰器使用对象模式编译器，它会对Python对象进行分析并生成优化的机器码。这种编译器更灵活，可以处理动态类型、对象创建和垃圾回收等操作。但是，由于它需要在运行时对Python对象进行分析，因此它的启动速度可能较慢。

`njit`修饰器使用nopython模式编译器，它会尽可能地将Python代码转换为本地机器码，并减少Python对象的使用。这种编译器更快，因为它可以避免在运行时进行Python对象的分析。但是，由于它不能处理动态类型、对象创建和垃圾回收等操作，因此它的灵活性较差。

因此，如果你的代码中需要使用Python对象（如列表、字典等）或者需要进行动态类型转换，你应该使用`jit`修饰器。如果你的代码中只包含数字、布尔值和Numpy数组等本机数据类型，并且不需要动态类型转换，则使用`njit`修饰器可以获得更好的性能。

以下是使用`jit`和`njit`修饰器的示例代码：

import numba as nb

@nb.jit
def function1(x):
    return x ** 2

@nb.njit
def function2(x):
    return x ** 2

# example usage
x = 2.0
y1 = function1(x)
y2 = function2(x)
print(y1, y2)

在这个示例中，我们使用`jit`和`njit`修饰器将两个函数`function1`和`function2`编译为Numba支持的函数。`function1`使用了`jit`修饰器，因此它使用对象模式编译器。`function2`使用了`njit`修饰器，因此它使用nopython模式编译器。最后，我们分别调用这两个函数，并打印它们的输出结果。