通过 LLVM 加速 Python numba

本文深入探讨了Numba和Cython作为Python加速解决方案的区别,包括它们的运行机制、特点以及适用场景。Numba以其即时编译(JIT)为主导的方式,提供了对源代码的低侵入性加速;而Cython则专注于为高性能Python模块提供开发环境,不依赖于LLVMPy项目。同时,文章指出Numba当前仍处于不成熟的阶段,其兼容性存在较大问题。

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numba是Cython的竞争项目。同样的,numba把Python源码通过LLVMPy生成JIT后的.so文件来加速。

不同点:

1. numba是以JIT为主的,加速对源码的侵入性较小。

2. Cython则重点在加速高性能Python模块的开发上,不依赖LLVMPy项目。

3. numba还很不成熟,目前兼容性相当差。


准确说Cython是单独的一门语言,专门用来写在Python里面import用的扩展库。实际上Cython的语法基本上跟Python一致,而Cython有专门的“编译器”先将 Cython代码转变成C(自动加入了一大堆的C-Python API),然后使用C编译器编译出最终的Python可调用的模块。




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