Python加速库numba

最新推荐文章于 2025-05-24 10:10:39 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huang5333/article/details/122362468
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本文介绍了JIT即时编译技术，它能在运行时将代码编译成机器码以加快执行。还提及Python代码编译过程及常见解释器类型，重点介绍了numba，它用LLVM编译技术解释字节码，可加速Python的for循环、numpy，还能直接用Python写CUDA Kernel。

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原文：https://blog.youkuaiyun.com/huang5333/article/details/122362468

JIT （Just-in-time compilation）：JIT 即时编译技术是在运行时（runtime）将调用的函数或程序段编译成机器码载入内存，以加快程序的执行。说白了，就是在第一遍执行一段代码前，先执行编译动作，然后执行编译后的代码。

python 代码的编译过程包括四个阶段：词法分析 -> 语法分析 -> 生成字节码 -> 将字节码解释为机器码执行, 常见的 python 解释器的类型有 cpython、IPython、PyPy、Jython、IronPython，与其他解释器不同，numba 是使用 LLVM 编译技术来解释字节码的。

1. 加速Python的for循环

numba 基本对所有的 for 循环代码都有非常好的加速效果，当然前提是 for 循环里面的代码必须是 numba 能够理解的。

2. 加速numpy

3. 直接用python写CUDA Kernel

smartcat2010
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Python Numba加速CPU运算
weixin_50547796的博客
06-07 166
上述代码中的@numba.jit修饰符会提供比纯Python更优化的代码，从而极大地提高了代码的运行速度。在我的机器上，使用Numba的代码和不使用Numba的纯Python代码相比，速度提高了6倍以上。通过使用Numba库，可以在保持代码清晰和Pythonic的同时，显着提高Python代码的执行速度。通过使用Numba库，可以在不牺牲代码简洁性的情况下显着提高Python代码的速度。由于Numba的编译器比Python更高效，因此它能够将此函数转换为高效本地机器码，从而实现更快的执行速度。
Python如何用Numba加速科学计算和数据分析
zhangzhechun的专栏
02-28 457
使用Numba进行性能提升的程度取决于多种因素，包括代码的结构、执行的操作类型、数据的大小和复杂性，以及底层硬件的特性。在一些情况下，Numba可以将Python代码的性能提升几倍甚至更多，尤其是在涉及大量数值计算的科学计算任务中。你可以在不使用Numba和使用Numba的情况下分别运行相同的代码，并比较执行时间。在某些情况下，Numba可能无法编译你的函数，或者编译后的代码性能提升不明显。：Numba编译的代码是针对特定CPU架构的，因此它能够利用现代CPU的特性，如SIMD指令集和多核处理器。
Python 多进程
weixin_30732487的博客
04-23 147
#coding: utf-8 import multiprocessing import time import os def func(msg): print("msg: ", os.getpid()) time.sleep(3) print ("end") if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.P...
为什么Python慢？如何用Numba实现Python百倍加速？
最新发布
u014546828的博客
05-24 633
Python的多线程因GIL存在无法真正并行（仅适用I/O密集型任务）。即使使用8核CPU，纯Python的CPU密集型多线程代码仍近似单线程速度。：即使是简单整数，Python也需维护引用计数等元数据（占用内存是C的3-4倍）@jit(nopython=True) # 强制类型严格模式。输出高度优化的CPU/GPU指令（如SSE/AVX指令集）：直接操作NumPy数组的底层内存，避免Python对象转换。：每个变量在运行时动态确定类型（如int/float转换）并转换为字节码（而非直接执行机器码）。
胡渊鸣大神：import一个“太极”库，让Python代码提速100倍！
深度学习技术前沿
09-11 446
来源：量子位众所周知，Python的简单和易读性是靠牺牲性能为代价的——尤其是在计算密集的情况下，比如多重for循环。不过现在，大佬胡渊鸣说了：只需import 一个叫做“Taichi”的库，就可以把代码速度提升100倍！不信？来看三个例子。计算素数的个数，速度x120第一个例子非常非常简单，求所有小于给定正整数N的素数。标准答案如下：我们将上面的代码保存，运行。当N为100万时，需要2.235s...
Python这几个库，快到飞起
m0_64355682的博客
12-07 351
最近看到知乎有这么一个问题，有哪些Python库让你相见恨晚？ 作为Python老司机来说，这样的库不要太多了，从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析，python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用 但是对于不太了解的python人们，总会评价说python解释性语言运行速度慢吧啦吧啦的 所以一行这里分享几个高性能Python库/框架，下次再遇到这种评价，直接就把这些库/框架怼到他脸上 1、Cython Cython结合了Python和C的语法，可以简单的认为就是给Pyt
pip 下载python第三方库加速
qq_45869071的博客
02-12 567
在pip install 名称后加入 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例如下载numpy可以这样做 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python GPU加速 以numba为例
qq_42947060的博客
03-06 1747
本文主要在于记录针对于cuda的基础知识学习，在通过numba的实际例子了解如何在python中进行GPU运算
Python库 | numba-0.42.0.tar.gz
03-09
**Numba库详解** Numba是一个开源的JIT（Just-In-Time）编译器，它专为Python和NumPy设计，能够将Python和NumPy代码转换为机器码，从而显著提升执行速度。Numba是LLVM（Low-Level Virtual Machine）项目的一部分，...
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03-22
**Python库Numba详解** Numba是一个开源的JIT（Just-In-Time）编译器，专为Python和NumPy设计，旨在加速科学计算和数据分析。它利用LLVM（Low Level Virtual Machine）对Python和NumPy代码进行编译，将动态语言的...
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02-18
**Python库Numba详解** Numba是一个开源的JIT（Just-In-Time）编译器，专为Python和NumPy设计，旨在加速科学计算和数据分析。它利用LLVM（Low-Level Virtual Machine）将Python和NumPy代码转换为机器码，从而在运行...
Python-hebelGPU加速的深度学习库
08-11
hebel：GPU 加速的深度学习库
python第三方库安装加速
sugar
03-20 1002
一、安装速度慢或者错误的原因 用pip安装第三方库默认是去下载国外资源，由于国内网络问题常常会网速不稳定甚至没有网速，这时候就会导致安装包时出现错误. 二、配置国内镜像（清华镜像举例） pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 三、取消国内镜像配置 pip config unset glob...
24招加速你的Python，超级实用
m0_58477260的博客
03-21 2439
从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法，一共24个，每个都带有优化前后的对比，非常实用。我在此基础上 主要美化了编辑 ，方便读者更容易阅读学习。
python: numba 加速python的 for loop
qq_29007291的博客
06-06 2112
numba对python加速
python的numba加速,python的numba加速
weixin_35204634的博客
03-26 145
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。教程链接：https://www.cbedai.net/qtlyx之前笔者写过一个pypy的加速方法，可以参阅笔者之前的文章：http://blog.youkuaiyun.com/qtlyx/article/details/78078636但是这一方法中，我们有一个...
python 加速库 cytoolz
weixin_33894992的博客
01-15 934
https://github.com/pytoolz/cytoolz/
Numba加速Python程序
martinkeith的博客
05-28 314
Python和Java一样是基于虚拟机的语言，并不是像C/C++那样将程序代码编译成机器语言再运行，而是解释一行执行一行，速度比较慢。使用Numba库的JIT技术编译以后，可以明显提高程序的运行速度。
import一个“太极”库，让Python代码提速100倍！
Baihu292的博客
05-10 1272
众所周知，Python的简单和易读性是靠牺牲性能为代价的——尤其是在计算密集的情况下，比如多重for循环。不过现在，大佬胡渊鸣说了：只需import 一个叫做“Taichi”的库，就可以把代码速度提升100倍！不信？来看三个例子。计算素数的个数，速度x120第一个例子非常非常简单，求所有小于给定正整数N的素数。标准答案如下：我们将上面的代码保存，运行。当N为100万时，需要2.235s得到结果：现在，我们开始施魔法。
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