@njit(parallel=True) 和@njit的区别

@njit 和 @njit(parallel=True) 是来自 Numba 库的两个装饰器，用于加速 Python 代码的执行。Numba 是一个开源 JIT（Just-In-Time）编译器，可以将 Python 和 NumPy 代码转换为机器码，从而提高性能。这两个装饰器在功能和用途上有一些区别：

@njit

基本功能：@njit 是 Numba 提供的一个基本装饰器，用于将函数编译为高效的机器码。它默认是启用了 JIT 编译的，但并没有启用并行计算。
使用场景：适用于需要加速的单线程函数。对于计算密集型任务，尤其是那些包含大量数值计算的函数，@njit 可以显著提高性能。
限制：不支持多线程并行计算。如果你的函数需要并行执行多个任务，@njit 可能不是最佳选择。

@njit(parallel=True)

基本功能：@njit(parallel=True) 是 @njit 的一个变体，它启用了并行计算。这个装饰器告诉 Numba 使用多线程或多进程（取决于底层实现）来并行执行函数中的某些部分。
使用场景：适用于可以并行化的计算密集型任务。例如，如果你有一个大数组，需要对每个元素执行相同的操作，并且这些操作之间没有数据依赖，那么使用 @njit(parallel=True) 可以显著提高性能。
限制：并行计算通常要求函数中的某些部分（如循环）是独立的，即它们之间没有数据依赖。此外，并行计算可能带来额外的线程管理开销，因此在某些情况下，并行版本可能比单线程版本更慢。