numba是python的即時編譯器，在使用numpy陣列和函式以及迴圈的**上效果最佳。使用numba的最常見方法是通過其裝飾器集合，這些裝飾器可應用於您的函式以指示numba對其進行編譯。呼叫numba裝飾函式時，它會被「即時」編譯為機器**以執行，並且您的全部或程式設計客棧部分**隨後可以本機機器速度執行！
安裝numba(我在這裡加了--default-timeout=10000，防止安裝時出現timeout的錯誤)
pip --default-timeout=10000 install -u numba
from numba import jit
import time
def add(x):
he=0
for i in range(x):
he+=i
return he
start=time.time()
res=add(100000000)
printwww.cppcns.com(res)
end=time.time()
print(end-start)
耗時5s
4999999950000000
5.707650184631348
使用numba的jit裝飾器@jit，以嘗試加快某些功能的執行速度
from numba import jit
import time
@jit
def add(x):
he=0
for i in range(x):
he+=i
return he
start=time.time()
程式設計客棧res=add(100000000)
print(res)
end=time.time()
print(end-start)
耗時0.14s，快了近40倍
4999程式設計客棧999950000000
0.14488554000854492
看吧，快了40倍！
numba僅對numpy，for和while迴圈有效！
參考numba官網：
本文標題: 基於numba提高python執行效率過程解析
本文位址:
numba 利用numba加速python
importtime fromnumpyimportarange fromnumbaimportjit jit defz num 2147483647 質數大於 1 ifnum 1 檢視因子 foriinrange 2,num if num i 0 print num,不是質數 print i,乘於...
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前面說過使用cython來加速python程式的執行速度，但是相對來說程式改動較大，這次就說一種簡單的方式來加速python計算速度的方法，就是使用numba庫來進行，numba庫可以使用jit技術即時編譯，達到高效能，另外也可以使用cuda gpu的計算能力來加速，對python來說是乙個提速非常...