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由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来
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正文
%timeit sum1d2(array)
print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.int32))
print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float32))
print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float64))
10000 loops, best of 3: 143 us per loop
10.0
10.0
10.0
autoit虽然可以根据参数类型动态地产生机器码函数，但是由于它需要每次检查参数类型，因此计算速度也有所降低。numba的用法很简单，基本上就是用jit和autojit这两个修饰器，和一些类型对象。下面的程序列出numba所支持的所有类型：
print [obj for obj in nb.dict.values() if isinstance(obj, nb.minivect.minitypes.Type)]
[size_t, Py_uintptr_t, uint16, complex128, float, complex256, void, int , long double,
unsigned PY_LONG_LONG, uint32, complex256, complex64, object_, npy_intp, const char *,
double, unsigned short, float, object_, float, uint64, uint32, uint8, complex128, uint16,
int, int , uint8, complex64, int8, uint64, double, long double, int32, double, long double,
char, long, unsigned char, PY_LONG_LONG, int64, int16, unsigned long, int8, int16, int32,
unsigned int, short, int64, Py_ssize_t]
工作原理
numba的通过meta模块解析Python函数的ast语法树，对各个变量添加相应的类型信息。然后调用llvmpy生成机器码，最后再生成机器码的Python调用接口。
meta模块
通过研究numba的工作原理，我们可以找到许多有用的工具。例如meta模块可在程序源码、ast语法树以及Python二进制码之间进行相互转换。下面看一个例子：
def add2(a, b):
return a + b
decompile_func能将函数的代码对象反编译成ast语法树，而str_ast能直观地显示ast语法树，使用这两个工具学习Python的ast语法树是很有帮助的。
from meta.decompiler import decompile_func
from meta.asttools import str_ast
print str_ast(decompile_func(add2))
FunctionDef(args=arguments(args=[Name(ctx=Param(),
id=‘a’),
Name(ctx=Param(),
id=‘b’)],
defaults=[],
kwarg=None,
vararg=None),
body=[Return(value=BinOp(left=Name(ctx=Load(),
id=‘a’),
op=Add(),
right=Name(ctx=Load(),
id=‘b’)))],
decorator_list=[],
name=‘add2’)
而python_source可以将ast语法树转换为Python源代码：
from meta.asttools import python_source
python_source(decompile_func(add2))
def add2(a, b):
return (a + b)
decompile_pyc将上述二者结合起来，它能将Python编译之后的pyc或者pyo文件反编译成源代码。下面我们先写一个tmp.py文件，然后通过py_compile将其编译成tmp.pyc。
with open(“tmp.py”, “w”) as f:
f.write(“”"
def square_sum(n):
s = 0
for i in range(n):
s += i**2
return s
“”")
import py_compile
py_compile.compile(“tmp.py”)
下面调用decompile_pyc将tmp.pyc显示为源代码：
with open(“tmp.pyc”, “rb”) as f:
decompile_pyc(f)
def square_sum(n):
s = 0
for i in range(n):
s += (i ** 2)
return s
llvmpy模块
LLVM是一个动态编译器，llvmpy则可以通过Python调用LLVM动态地创建机器码。直接通过llvmpy创建机器码是比较繁琐的，例如下面的程序创建一个计算两个整数之和的函数，并调用它计算结果。
from llvm.core import Module, Type, Builder
from llvm.ee import ExecutionEngine, GenericValue
Create a new module with a function implementing this:
int add(int a, int b) {
return a + b;
}
my_module = Module.new(‘my_module’)
ty_int = Type.int()
ty_func = Type.function(ty_int, [ty_int, ty_int])
f_add = my_module.add_function(ty_func, “add”)
f_add.args[0].name = “a”
f_add.args[1].name = “b”
bb = f_add.append_basic_block(“entry”)
IRBuilder for our basic block
builder = Builder.new(bb)
tmp = builder.add(f_add.args[0], f_add.args[1], “tmp”)
builder.ret(tmp)
Create an execution engine object. This will create a JIT compiler
on platforms that support it, or an interpreter otherwise
ee = ExecutionEngine.new(my_module)
Each argument needs to be passed as a GenericValue object, which is a kind
of variant
arg1 = GenericValue.int(ty_int, 100)
arg2 = GenericValue.int(ty_int, 42)
Now let’s compile and run!
retval = ee.run_function(f_add, [arg1, arg2])
The return value is also GenericValue. Let’s print it.
print “returned”, retval.as_int()
returned 142
f_add就是一个动态生成的机器码函数，我们可以把它想象成C语言编译之后的函数。在上面的程序中，我们通过ee.run_function调用此函数，而实际上我们还可以获得它的地址，然后通过Python的ctypes模块调用它。
首先通过ee.get_pointer_to_function获得f_add函数的地址：
addr = ee.get_pointer_to_function(f_add)
addr
2975997968L
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然后通过ctypes.PYFUNCTYPE创建一个函数类型：
import ctypes
f_type = ctypes.PYFUNCTYPE(ctypes.c_int, ctypes.c_int, ctypes.c_int)
最后通过f_type将函数的地址转换为可调用的Python函数，并调用它：
f = f_type(addr)
f(100, 42)
142
最后
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[外链图片转存中…(img-Wxx0bvqE-1713814022650)]
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