Numba 是一个开源的即时编译器，它可以将 Python 和 NumPy 代码转换为快速运行的机器码。Numba 特别适合于科学计算和数据密集型函数的优化，它可以显著提高这些函数的执行速度。Numba 的核心优势在于它的简单性和性能，开发者只需添加一个装饰器（decorator），即可让函数运行得更快。
Numba 的核心优势
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• 易于使用：通过简单的装饰器语法，快速优化 Python 函数。
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• 性能提升：利用即时编译（JIT）技术，显著提高函数的执行速度。
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• 支持并行计算：Numba 支持自动并行化，可以利用多核处理器加速计算。
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• 兼容性：与 NumPy 无缝集成，支持数组操作和通用函数。
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• 灵活性：支持多种数据类型，包括 Python 的原生类型和用户自定义类型。
安装 Numba
Numba 可以通过 pip 进行安装，这是一个非常简单的过程：
pip install numba快速入门
以下是一个使用 Numba 优化 Python 函数的简单示例：
from numba import jit
import numpy as np
# 定义一个待优化的函数
@jit
def sum_array(arr):
total = 0
for i in range(arr.shape[0]):
total += arr[i]
return total
# 创建一个大数组
array = np.arange(1000000)
# 调用优化后的函数
result = sum_array(array)在这个示例中，我们首先导入了 jit 装饰器，并将其应用于 sum_array 函数。这会告诉 Numba 尝试优化这个函数。然后，我们创建了一个大数组并调用了这个函数。由于函数已经被 Numba 优化，所以它的执行速度会比未优化的版本快得多。
结语
Numba 是一个强大的工具，它为 Python 开发者提供了一种简单的方式来提高代码的性能。无论是在科学计算、数据分析还是机器学习中，Numba 都能够提供必要的支持。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：numba，一个超强的python库
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