Numba加速：一行代码提升Python运行速度100倍

141 浏览量更新于2024-08-28 1 收藏 81KB PDF 举报

标题：“一行代码让 Python 的运行速度提高100倍”揭示了 Python 性能提升的关键在于选用高效的优化工具。通常，Python因其解释型语言特性而被误认为运行速度较慢，尤其是与编译型语言如C++相比。然而，通过引入第三方库 Numba，这一观念可以得到改变。描述中的关键知识点： 1. **Python性能瓶颈：**Cpython（Python的默认解释器）在执行效率上相对较低，这是人们普遍认为Python运行速度慢的主要原因。然而，Python本身其实具有很高的灵活性和可读性。 2. **Numba的介绍：**Numba是一个用于加速Python代码的库，特别针对数值计算任务进行了优化。它通过即时（Just-In-Time，JIT）编译Python函数为机器码，显著提升性能。 3. **性能提升实例：**通过在原始Python函数上添加 `@jit` 装饰器并导入 `numba`，例如 `@jit('f8(f8[:])')`，一个简单的求和函数 `sum1d` 可以实现100多倍的运行速度提升。在累加1亿个数字的示例中，原本需要6.78秒，通过Numba优化后降到了0.0468秒。 4. **安装与支持：**Numba依赖于LLVM编译器，对于Linux用户，需要手动安装LLVM；Windows用户则可以通过预编译的扩展库来简化安装过程。 5. **Numba的优势：**Numba专注于加速处理NumPy数组的函数，这是因为数组操作是数值计算中的常见场景，Numba通过编译优化这些操作，使其接近于C或Fortran的速度，从而大幅提升整体性能。总结来说，通过使用Numba库的JIT功能，Python开发者可以有效地提升其代码在特定任务上的执行效率，特别是那些涉及大量数值计算的场景，从而打破人们对于Python性能慢的认知，实现了性能上的显著提升。

一行代码让一行代码让 Python 的运行速度提高的运行速度提高100倍倍

python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。

“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。

我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。

最原始的代码：

import time

def foo(x,y):

tt = time.time()

s = 0

for i in range(x,y):

s += i

print('Time used: {} sec'.format(time.time()-tt))

return s

print(foo(1,100000000))

结果：

Time used: 6.779874801635742 sec

4999999950000000

我们来加一行代码，再看看结果：

from numba import jit

import time

@jit

def foo(x,y):

tt = time.time()

s = 0

for i in range(x,y):

s += i

print('Time used: {} sec'.format(time.time()-tt))

return s

print(foo(1,100000000))

结果：

Time used: 0.04680037498474121 sec

4999999950000000

是不是快了100多倍呢？

那么下面就分享一下“为啥numba库的jit模块那么牛掰？”

NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。最近

推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。

Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。编译LLVM需要花一些时间。

Windows用户可以从Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下载安装LLVMPy、meta和numba等几个扩

展库。

下面我们看一个例子：

import numba as nb

from numba import jit

@jit('f8(f8[:])')

def sum1d(array):

s = 0.0

n = array.shape[0] for i in range(n):

s += array[i] return s

import numpy as np

array = np.random.random(10000)

%timeit sum1d(array)

%timeit np.sum(array)

%timeit sum(array)

10000 loops, best of 3: 38.9 us per loop

10000 loops, best of 3: 32.3 us per loop

100 loops, best of 3: 12.4 ms per loop

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