Python因为有它 运行速度比C++更快 成为编程界一哥

 

众所周知，Python 是动态语言，有全局解释器锁，比其他静态语言要慢，也正是这个原因，你也许会转向其他语言如 Java、C++，不过先等等，今天分享一个可以让 Python 比 C++ 还要快的技术，看完再决定要不要转吧。

 

今天的主角就是 Numba，Numba 是一个开源的即时编译器（JIT compiler），可将 Python 和 NumPy 的代码的转换为快速的机器码，从而提升运行速度。可以达到 C 或 FORTRAN 的速度。

Numba 是 python 的即时（Just-in-time）编译器，即当您调用 python 函数时，您的全部或部分代码就会被转换为“即时”执行的机器码，它将以您的本地机器码速度运行！它由 Anaconda 公司赞助，并得到了许多其他组织的支持。

在 Numba 的帮助下，您可以加速所有计算负载比较大的 python 函数（例如循环）。它还支持 numpy 库！所以，您也可以在您的计算中使用 numpy，并加快整体计算，因为 python 中的循环非常慢。 您还可以使用 python 标准库中的 math 库的许多函数，如 sqrt 等。

 

在文末有惊喜

这么牛逼是不是很难用呢？No,No,No,So easy，你不需要替换 Python 解释器，不需要单独编译，甚至不需要安装 C / C ++ 编译器。只需将 Numba 提供的装饰器放在 Python 函数上面就行，剩下的就交给 Numba 完成。举个简单的例子：

from numba import jit
import random

@jit(nopython=True)
def monte_carlo_pi(nsamples):
    acc = 0
    for i in range(nsamples):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if (x ** 2 + y