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Python中的的numba是什么？Python如何去使用numba

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很多小伙伴应该都知道python相比于其他语言来说的弱势点之一就是运行速度了，而很多开发者为了提高程序运行速度从很多不同地方都找了方法使用，但还是受限于python本身的编译器 。那么这篇文章会来给大家介绍一个工具叫做numba，感兴趣的话就一起往下看看吧 。

Python中的的numba是什么？Python如何去使用numba

文章插图
【Python中的的numba是什么？Python如何去使用numba】一、numba是什么
python程序运行时会将源代码转为机器可以去是被的字节码，而numba就是一个取代了python原编译器的JIT工具 。它能够直接的将python函数编译为机器代码，但是在使用的时候有一定的限制，该函数只有是数据处理和科学计算方面才能使用它 。
而numba编译器本质上是直接将这些python函数调用CPU和GPU去进行数值计算，相当于用了多个核心去处理任务，运行速度自然就提升了 。
二、使用numba
而numba的使用也非常简单，它能够像python库和模块一样通过pip下载安装好，也可以使用import关键字导入到程序中 。那么在程序里面使用的时候它是作为装饰器去调用的，代码示例如下所示：
import numbafrom numba import jit@jit(nopython=True) def t():    x = 0    for i in np.arange(5000):        x += i    return x%timeit(t())以上代码示例就是在一个函数里面实现循环自加的数值计算，而numba的使用方式就是在函数上面使用了装饰器jit 。从函数最后输出的运行时间来看，每一次循环的时间都被提高到了1.60微小左右，基本上相对于原生for循环来说是200倍左右的提升 。
以上就是关于“Python中的的numba是什么？Python如何去使用numba”的全部内容了，希望对你有所帮助 。

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