您当前的位置:首页 > 电脑百科 > 程序开发 > 语言 > Python

numba,让python速度提升百倍

时间:2020-04-16 10:36:22  来源:  作者:

numba,让python速度提升百倍

 

 

Python由于它动态解释性语言的特性,跑起代码来相比JAVA、c++要慢很多,尤其在做科学计算的时候,十亿百亿级别的运算,让python的这种劣势更加凸显。

办法永远比困难多,numba就是解决python慢的一大利器,可以让python的运行速度提升上百倍!

 


什么是numba?

numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器,经过numba编译的python代码(仅限数组运算),其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。

numba,让python速度提升百倍

 

numba工作流程

python之所以慢,是因为它是靠CPython编译的,numba的作用是给python换一种编译器。

numba,让python速度提升百倍

 

python、c、numba三种编译器速度对比

使用numba非常简单,只需要将numba装饰器应用到python函数中,无需改动原本的python代码,numba会自动完成剩余的工作。

import numba
from numba import jit

@jit(nopython=True) # jit,numba装饰器中的一种
def go_fast(a): # 首次调用时,函数被编译为机器代码
    trace = 0
    # 假设输入变量是numpy数组
    for i in range(a.shape[0]):   # Numba 擅长处理循环
        trace += np.tanh(a[i, i]) 
    return a + trace

以上代码是一个python函数,用以计算numpy数组各个数值的双曲正切值,我们使用了numba装饰器,它将这个python函数编译为等效的机器代码,可以大大减少运行时间。

numba适合科学计算

numpy是为面向numpy数组的计算任务而设计的。

在面向数组的计算任务中,数据并行性对于像GPU这样的加速器是很自然的。Numba了解NumPy数组类型,并使用它们生成高效的编译代码,用于在GPU或多核CPU上执行。特殊装饰器还可以创建函数,像numpy函数那样在numpy数组上广播。

什么情况下使用numba呢?

使用numpy数组做大量科学计算时 使用for循环时

学习使用numba

**第一步:**导入numpy、numba及其编译器

import numpy as np
import numba 
from numba import jit

**第二步:**传入numba装饰器jit,编写函数

# 传入jit,numba装饰器中的一种
@jit(nopython=True) 
def go_fast(a): # 首次调用时,函数被编译为机器代码
    trace = 0
    # 假设输入变量是numpy数组
    for i in range(a.shape[0]):   # Numba 擅长处理循环
        trace += np.tanh(a[i, i])  # numba喜欢numpy函数
    return a + trace # numba喜欢numpy广播

nopython = True选项要求完全编译该函数(以便完全删除Python解释器调用),否则会引发异常。这些异常通常表示函数中需要修改的位置,以实现优于Python的性能。强烈建议您始终使用nopython = True。

**第三步:**给函数传递实参

# 因为函数要求传入的参数是nunpy数组
x = np.arange(100).reshape(10, 10) 
# 执行函数
go_fast(x)

**第四步:**经numba加速的函数执行时间

% timeit go_fast(x)

输出: 3.63 µs ± 156 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

**第五步:**不经numba加速的函数执行时间

def go_fast(a): # 首次调用时,函数被编译为机器代码
    trace = 0
    # 假设输入变量是numpy数组
    for i in range(a.shape[0]):   # Numba 擅长处理循环
        trace += np.tanh(a[i, i])  # numba喜欢numpy函数
    return a + trace # numba喜欢numpy广播

x = np.arange(100).reshape(10, 10) 
%timeit go_fast(x)

输出: 136 µs ± 1.09 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

结论: 在numba加速下,代码执行时间为3.63微秒/循环。不经过numba加速,代码执行时间为136微秒/循环,两者相比,前者快了40倍。

numba让python飞起来

前面已经对比了numba使用前后,python代码速度提升了40倍,但这还不是最快的。 这次,我们不使用numpy数组,仅用for循环,看看nunba对for循环到底有多钟爱!

# 不使用numba的情况
def t():
    x = 0
    for i in np.arange(5000):
        x += i
    return x
%timeit(t())

输出: 408 µs ± 9.73 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

# 使用numba的情况
@jit(nopython=True) 
def t():
    x = 0
    for i in np.arange(5000):
        x += i
    return x
%timeit(t()) 

输出: 1.57 µs ± 53.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

**结论:**使用numba前后分别是408微秒/循环、1.57微秒/循环,速度整整提升了200多倍!

结语

numba对python代码运行速度有巨大的提升,这极大的促进了大数据时代的python数据分析能力,对数据科学工作者来说,这真是一个lucky tool !

当然numba不会对numpy和for循环以外的python代码有很大帮助,你不要指望numba可以帮你加快从数据库取数,这点它真的做不到哈。



Tags:numba   点击:()  评论:()
声明:本站部分内容及图片来自互联网,转载是出于传递更多信息之目的,内容观点仅代表作者本人,如有任何标注错误或版权侵犯请与我们联系(Email:2595517585@qq.com),我们将及时更正、删除,谢谢。
▌相关推荐
python由于它动态解释性语言的特性,跑起代码来相比java、c++要慢很多,尤其在做科学计算的时候,十亿百亿级别的运算,让python的这种劣势更加凸显。办法永远比困难多,numba就是...【详细内容】
2020-04-16  Tags: numba  点击:(54)  评论:(0)  加入收藏
▌简易百科推荐
大家好,我是菜鸟哥,今天跟大家一起聊一下Python4的话题! 从2020年的1月1号开始,Python官方正式的停止了对于Python2的维护。Python也正式的进入了Python3的时代。而随着时间的...【详细内容】
2021-12-28  菜鸟学python    Tags:Python4   点击:(1)  评论:(0)  加入收藏
学习Python的初衷是因为它的实践的便捷性,几乎计算机上能完成的各种操作都能在Python上找到解决途径。平时工作需要在线学习。而在线学习的复杂性经常让人抓狂。费时费力且效...【详细内容】
2021-12-28  风度翩翩的Python    Tags:Python   点击:(1)  评论:(0)  加入收藏
Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使...【详细内容】
2021-12-27  IT资料库    Tags:Python 库   点击:(2)  评论:(0)  加入收藏
菜单驱动程序简介菜单驱动程序是通过显示选项列表从用户那里获取输入并允许用户从选项列表中选择输入的程序。菜单驱动程序的一个简单示例是 ATM(自动取款机)。在交易的情况下...【详细内容】
2021-12-27  子冉爱python    Tags:Python   点击:(4)  评论:(0)  加入收藏
有不少同学学完Python后仍然很难将其灵活运用。我整理15个Python入门的小程序。在实践中应用Python会有事半功倍的效果。01 实现二元二次函数实现数学里的二元二次函数:f(x,...【详细内容】
2021-12-22  程序汪小成    Tags:Python入门   点击:(32)  评论:(0)  加入收藏
Verilog是由一个个module组成的,下面是其中一个module在网表中的样子,我只需要提取module名字、实例化关系。module rst_filter ( ...); 端口声明... wire定义......【详细内容】
2021-12-22  编程啊青    Tags:Verilog   点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
运行环境 如何从 MP4 视频中提取帧 将帧变成 GIF 创建 MP4 到 GIF GUI ...【详细内容】
2021-12-22  修道猿    Tags:Python   点击:(6)  评论:(0)  加入收藏
面向对象:Object Oriented Programming,简称OOP,即面向对象程序设计。类(Class)和对象(Object)类是用来描述具有相同属性和方法对象的集合。对象是类的具体实例。比如,学生都有...【详细内容】
2021-12-22  我头秃了    Tags:python   点击:(9)  评论:(0)  加入收藏
所谓内置函数,就是Python提供的, 可以直接拿来直接用的函数,比如大家熟悉的print,range、input等,也有不是很熟,但是很重要的,如enumerate、zip、join等,Python内置的这些函数非常...【详细内容】
2021-12-21  程序员小新ds    Tags:python初   点击:(5)  评论:(0)  加入收藏
Hi,大家好。我们在接口自动化测试项目中,有时候需要一些加密。今天给大伙介绍Python实现各种 加密 ,接口加解密再也不愁。目录一、项目加解密需求分析六、Python加密库PyCrypto...【详细内容】
2021-12-21  Python可乐    Tags:Python   点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
相关文章
    无相关信息
最新更新
栏目热门
栏目头条