python作为一个解释性的语言，是在程序的运行过程之中才进行编译的 。而这就导致了它的执行速度相比起其他语言开发的程序是有着很大的差距的，但是python其实也是有着提高运行效率的方法 。下文就会来讲解一下如何使用numba模块提升python运行效率，一起看看吧 。
文章插图
numba模块是有一定的使用范围的，不是所有的python程序都能使用它 。只有使用了numpy模块的代码才能够去用numba模块，因为它的作用就想当于是将这一部分数据计算的功能即时的进行编译 。
numba模块的使用方法是通过对这个函数添加一个装饰器来实现运行效率的提高的，并且它对涉及到大量数据循环处理也是有效的，示例如下：
import numba as nb@nb.jit()def nb_sum(a): Sum = 0 for i in range(len(a)): Sum += a[i]return Sum在上面的示例之中设计到了循环的计算，所以在使用nb模块的方法jit()对其进行装饰器添加之后就会自动的在这个函数执行时对每一行代码进行及时编译 。
numba模块虽然只能针对于循环和numpy模块创造出来的数组生效，但是它只要使用一行代码就可以轻松使用，并且在运行的时候会对数据进行精度的调整 。
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