原文出自微信公众号:Python那些事 一.介绍 pip install numba Numba 是 python 的即时(Just-in-time)编译器,即当你调用 python 函数时,你的全部或部分代码就会被转换为"即时"执行的机器码,它将以你的本地机器码速度运行!它由 Anaconda 公司赞助,并得到了许多其他组织的支持. 在 Numba 的帮助下,你可以加速所有计算负载比较大的 python 函数(例如循环).它还支持 numpy 库!所以,你也可以在你的计算中使用 nu…

前面说过使用Cython来加速python程序的运行速度,但是相对来说程序改动较大,这次就说一种简单的方式来加速python计算速度的方法,就是使用numba库来进行,numba库可以使用JIT技术即时编译,达到高性能,另外也可以使用cuda GPU的计算能力来加速,对python来说是一个提速非常好的工具库,使用简单,但是安装稍微复杂一些,具体过程如下: 安装numba需要的依赖如下: Python依赖有(按顺序): setuptools enum34     pypi下载地址:https:/…

技术背景 python作为一门编程语言,有非常大的生态优势,但是其执行效率一直被人诟病.纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢,因此很多对性能要求比较高的python库,需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块,再用python进行上层封装的方案.在前面写过的这篇博客中,介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案,这可以认为是一种"事前编译"的手段.但是本文将要介绍一种即时编译(Just In Time,简称JIT)的手段,也就是在临近执行函数前,才对其…

安装Cython pip install Cython 如何使用 要在我们的笔记本中使用Cython,我们将使用IPython magic命令.Magic命令以百分号开始,并提供一些额外的功能,这些功能可以增强工作流.通常,有两种类型的Magic命令: 行magic由单个"%"表示,并且只在一行输入进行操作 单元格magic由两个"%"表示,并在多行输入上操作. 让我们开始: 首先,为了能够使用Cython,我们必须运行: %load_ext Cython 现在,每…

众所周知,Python和Java一样是基于虚拟机的语言,并不是像C/C++那样将程序代码编译成机器语言再运行,而是解释一行执行一行,速度比较慢.使用Numba库的JIT技术编译以后,可以明显提高程序的运行速度. 首先,使用PyCharm安装Numba库,在Project Interpreter界面可以安装. 程序代码: import numpy as np from numba import jit import time @jit def sum_jit(arr): s_time = time…

1.测试两个算法 #coding:utf-8 import time import numba import numpy as np ''' 使用numba加速总结, (1).在数值计算比如int float double等类型计算时 使用numba进行加速,速度可加快,string类型数据不能使用numba进行加速. (2).在数值计算时:小循环别使用numba,循环大于100以上可使用numba加速. (3).在小循环的时候切换进程发费时间,所以速度慢. (4).在循环计算小于等于1秒之内的…

1.测试代码:新建  fib.pyx # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def km(): return KMeans(n_clusters=4) def fib(n): if n<2: return 1 else: return fib(n-1)+fib(n-2) def plots(): x = np.linspace(-2,…

不论什么语言,我们都需要注意性能优化问题,提高执行效率.选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之处,那就是执行效率和性能不够亮.尽管Python从未如C和Java一般快速,但是不少Python项目都处于开发语言领先位置. Python很简单易用,但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时,它的数量级依然低于C.Java和JavaScript.但不少第三方不愿赘述Python的优点,而是决定自内而外提高其性能.如果你想让Python在同一…

使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能,尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法).面对提升效率这个话题,python自身提供了很多高性能模块,很多大牛开发出了高效第三方包,可谓是百花齐放.下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法. python代码优化: 语法层面 高效模块 解释器层面 语法层面 变量定义 数据类型 条件判断 循环 生成器 变量定义 多使用局部变量少使用全局变量,命名空间中局部变量优先搜索 条件判断 可以使用字典的key val…

Josh Triplett以一个“笑点”开始了他在PyCon 2015上的演讲:移植Python使其无需操作系统运行:他和他的英特尔同事让解释器能够在GRUB引导程序.BIOS或EFI系统上运行.连演讲的休息时间也没放过,他有很多有趣的要说的事情,还有许多让人大开眼界的演示. Python在Boot Loader上运行的最初想法是能够测试硬件,像BIOS,可扩展固件接口(EFI)以及高级配置和电源接口(ACPI),而无需去写一些“一次性测试项目“程序集.传统来说,英特尔已经写了很多针对DOS(B…