时间:2021-05-22
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=10000 install -U numbafrom numba import jitimport timedef add(x): he=0 for i in range(x): he+=i return hestart=time.time()res=add(100000000)print(res)end=time.time()print(end-start)耗时5s49999999500000005.707650184631348使用Numba的JIT装饰器@jit,以尝试加快某些功能的运行速度
from numba import jitimport time@jitdef add(x): he=0 for i in range(x): he+=i return hestart=time.time()res=add(100000000)print(res)end=time.time()print(end-start)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。
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有时候需要比较大的计算量,这个时候Python的效率就很让人捉急了,此时可以考虑使用numba进行加速,效果提升明显~(numba安装貌似很是繁琐,建议安装An
lxml是python的一个解析库,支持HTML和XML的解析,支持XPath解析方式,而且解析效率非常高XPath,全称XMLPathLanguage,即XM
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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
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