高效执行python代码：使用numba包对Python程序加速

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前言

python由于它动态解释性语言的特性，编写出来的代码实际上需要靠CPython编译成C语言之后才能运行。相比于java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。而numba就是解决python慢的一大利器，可以让python的运行速度提升上百倍！

1. Numba简介

Numba是python的即时编译器，可以将python函数编译为机器代码，也就是说当你调用python函数时，你的全部或部分代码都会被及时转换成为机器码进行执行，经过numba编译的python代码，其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。使用Numba，你可以加速所有以集中计算的、计算量大的python函数（例如循环）的速度。而且使用numba非常简单，只需要将numba装饰器应用到python函数中，无需改动原本的python代码，numba会自动完成剩余的工作。它的主要优点可总结为：

• 简单，往往只要1行代码就有惊喜；
• 对循环（loop）有奇效；
• 兼容常用的科学计算包；
• 可以创建ufunc；
• 可自动调整精度，保证准确性。

2. Numba的简单使用

• 没有进行加速时的代码和速度

为了更好的进行对比，下面我们首先给出没有进行加速的代码，在没有进行加速时的代码和运算速度如下：

• 使用numba进行加速时的代码和速度

使用numba对程序进行加速非常简单，接下来，我们只加入下面两行代码就可完成程序的加速过程。分是是引入numba包，和用装饰器修饰我们的计算函数，具体代码如下：

form numba import jit
@jit()

在上面没有进行加速的例子中直接添加两行代码，然后直接运行，就可以对其进行加速，具体如下：


从这里一个简单的案例可以看出，使用numba进行加速之后的代码在执行效率上有了显著的提升，这里只是一个非常简单的例子，运行时间都有了一个极大的提升，当运行程序较为复杂且较为耗时的情况下，使用numba包进行加速，它的提升效果就会更加明显。