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1.1 Numba的约5分钟指南
Numba是Python的即时编译器，它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合，可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时，它被编译为机器代码“及时”执行，并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行！

开箱即用的Numba使用以下方法：

• 操作系统：Windows（32位和64位），OSX和Linux（32位和64位）
• 架构：x86，x86_64，ppc64le。在armv7l，armv8l（aarch64）上进行实验。
• GPU：Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。
• CPython的
• NumPy 1.10 - 最新

1.1.1 我怎么得到它？

Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布：

$ conda install numba

Numba还有pip可供选择：

$ pip install numba

Numba也可以 从源代码编译，虽然我们不建议首次使用Numba用户。

Numba通常用作核心包，因此其依赖性保持在绝对最小值，但是，可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能：

• scipy- 支持编译numpy.linalg功能。
• colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。
• pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。
• icc_rt - 允许使用Intel SVML（高性能短矢量数学库，仅限x86_64）。安装说明在 性能提示中。

1.1.2 Numba会为我的代码工作吗？

这取决于你的代码是什么样的，如果你的代码是以数字为导向的（做了很多数学运算），经常使用NumPy和/或有很多循环，那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中，我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器，@jit试图加速一些函数来演示哪些有效，哪些无效。

Numba在代码看起来像这样：

from numba import jit
import numpy as np

x = np.arange(100).reshape(10, 10)

@jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance
def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time
    trace = 0
    for i in range(a.shape[0]):   # Numba likes loops
        trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions
    return a + trace              # Numba likes NumPy broadcasting

print(go_fast(x))

对于看起来像这样的代码，如果有的话，它将无法正常工作：

from numba import jit
import pandas as pd

x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]}

@jit
def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit
    df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame
    df += 1                        # Numba doesn't understand what this is
    return df.cov()                # or this!

print(use_pandas(x))

请注意，Numba不理解Pandas，因此Numba只是通过解释器运行此代码，但增加了Numba内部开销的成本！

1.1.3 什么是nopython模式？

Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行， nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中， nopython=True在@jit装饰器中设置，这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数，以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式，因为它可以带来最佳性能。

如果编译nopython模式失败，Numba可以编译使用 ，如果没有设置，这是装饰器的 后退模式（如上例所示）。在这种模式下，Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数，并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能，请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas

1.1.4 如何衡量Numba的表现？

首先，回想一下，Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数，这需要时间。但是，一旦编译完成，Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它，它可以重用缓存的版本而不必再次编译。

测量性能时，一个非常常见的错误是不考虑上述行为，并使用一个简单的计时器来计算一次，该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。

例如：

from numba import jit
import numpy as np
import time

x = np.arange(100).reshape(10, 10)

@jit(nopython=True)
def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code
    trace = 0
    for i in range(a.shape[0]):
        trace += np.tanh(a[i, i])
    return a + trace

# DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME!
start = time.time()
go_fast(x)
end = time.time()
print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start))

# NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE
start = time.time()
go_fast(x)
end = time.time()
print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start))

这，例如打印：

Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355
Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06

衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间，这些函数测量多次执行迭代，因此可以在第一次执行时适应编译时间。

作为旁注，如果编译时间成为问题，Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存，并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。

1.1.5 它有多快？

假设Numba可以在nopython模式下运行，或者至少编译一些循环，它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异，但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南，涵盖了获得额外性能的常用选项。

1.1.6 Numba如何运作？

Numba读取装饰函数的Python字节码，并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码，最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本，根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。

1.1.7 其他感兴趣的东西：

Numba有相当多的装饰，我们看到@jit和@njit，但也有：

• @vectorize- 生成NumPy ufunc（ufunc支持所有方法）。文件在这里。
• @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。
• @stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。
• @jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。
• @cfunc - 声明一个函数用作本机回调（从C / C ++等调用）。文件在这里。
• @overload- 注册您自己的函数实现，以便在nopython模式下使用，例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。

一些装饰者提供额外选项：

• parallel = True- 启用功能的 自动并行化。
• fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。

ctypes / cffi / cython互操作性：

• cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。
• ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。
• Cython导出的函数是可调用的。

1.1.7.1 GPU目标：

Numba可以针对Nvidia CUDA和（实验性）AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核，让Numba处理计算和数据移动（或明确地执行此操作）。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。

示例：接下来我们写一段简单的代码，来计算一下执行时间：

示例1：不使用numba的:

import time

def num():

    arr = []
    for i in range(10000000):
        arr.append(i)


stime = time.time()
num()
etime = time.time() - stime
# print(arr)
print('用时:{}秒'.format(etime))

示例输出时间:

用时:1.4500024318695068秒

示例2：使用numba @jit

import time
from numba import jit

@jit
def num():

    arr = []
    for i in range(10000000):
        arr.append(i)


stime = time.time()
num()
etime = time.time() - stime
# print(arr)
print('用时:{}秒'.format(etime))

示例输出:

用时:0.5530002117156982秒

结论：

上述两个示例代码，一个使用了numba，另一个没有使用numba；可以看出使用numba @jit装饰后，时间明显快了很多倍。

这只是一个简单示例；对于复杂计算提高速度更明显。