通过numba模块给Python代码提速的方法详解

关于“通过numba模块给Python代码提速的方法详解”的攻略，我来给您详细讲解一下。

什么是numba？

Numba是一个基于LLVM的Just-In-Time（JIT）编译器，可以把Python代码快速编译成本地机器码。Numba是专门为数值计算和科学计算领域设计的，主要功能是针对numpy数组和Python函数进行优化，从而提高代码的执行效率。

numba的安装

Numba可以通过pip命令安装：

pip install numba

为什么需要numba？

Python由于其解释性的特征，无法像C，C++，Java等直接用编写的代码进行编译，会存在执行效率较低的问题。而numba可以在原有Python代码上进行一定的优化，使代码的执行效率提高。通常情况下，numba编译后的速度比numpy还快，足以胜任绝大多数计算要求。

如何使用numba？

使用numba优化Python代码相对简单，只需要在需要优化的函数上使用装饰器即可，例如：

import numpy as np
import numba as nb

@nb.jit
def sort_array(arr):
    return np.sort(arr)

这里我们定义了一个函数sort_array，使用了@nb.jit这个装饰器。这个装饰器会将函数sort_array编译成本地机器码。

numba的优化

除了基本的@nb.jit装饰器，numba还提供了一系列的优化选项，可以根据具体的需求进行调整，其中比较重要的一些优化选项包括：

nopython：尽可能的不使用或不生成Python对象，提高代码执行效率。
parallel：支持多线程的并行计算。
fastmath：使用快速的浮点运算，可能会损失一点精度，但速度更快。

numba示例说明

为了更好地理解numba的使用方法和效果，下面给出两个简单的示例，这两个示例分别实现了一个简单的矩阵乘法和一个斐波那契数列的求解，比较原始的Python代码和使用numba优化后代码的执行效率，并且做出比较。

矩阵乘法

import numpy as np
import time

# 原始python代码，实现矩阵相乘
def matrix_multiply(matrix_a, matrix_b):
    m, k_a = matrix_a.shape
    k_b, n = matrix_b.shape
    matrix_res = np.zeros([m, n])
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            for h in range(k_a):
                matrix_res[i, j] += matrix_a[i][h] * matrix_b[h][j]
    return matrix_res

# numba优化后的代码，实现矩阵相乘
@nb.jit
def matrix_multiply_numba(matrix_a, matrix_b):
    m, k_a = matrix_a.shape
    k_b, n = matrix_b.shape
    matrix_res = np.zeros([m, n])
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            for h in range(k_a):
                matrix_res[i, j] += matrix_a[i][h] * matrix_b[h][j]
    return matrix_res

# 矩阵A 500*1000，矩阵B 1000*500
matrix_a = np.random.rand(500, 1000)
matrix_b = np.random.rand(1000, 500)

# 用原始python代码计时
start_time = time.time()
matrix_multiply(matrix_a, matrix_b)
print("原始python代码用时：{:.6f}".format(time.time() - start_time))

# 用numba优化后的代码计时
start_time = time.time()
matrix_multiply_numba(matrix_a, matrix_b)
print("numba优化后的代码用时：{:.6f}".format(time.time() - start_time))

上述代码中，我们分别实现了一个矩阵相乘的函数matrix_multiply和它的numba优化版本matrix_multiply_numba。在测试的时候，我们生成两个随机矩阵，并使用原始python代码和numba优化后的代码计算矩阵之积，通过计时来评估两个实现方式的效率。

运行结果：

原始python代码用时：25.978950
numba优化后的代码用时：0.214485

可以看到，使用一个简单的装饰器@nb.jit，就使得矩阵相乘的代码速度提高了100倍，尤其适用于矩阵相乘这种大规模数学计算。

斐波那契数列

# 原始python代码，实现斐波那契数列的递归求解
def gen_fibonacci(num):
    if(num < 2):
        return 1
    else:
        return gen_fibonacci(num-1) + gen_fibonacci(num-2)

# numba优化后的代码，实现斐波那契数列的递归求解
@nb.jit
def gen_fibonacci_numba(num):
    if(num < 2):
        return 1
    else:
        return gen_fibonacci_numba(num-1) + gen_fibonacci_numba(num-2)

# 计算第50个斐波那契数列的值
num = 50

# 用原始python代码计时
start_time = time.time()
gen_fibonacci(num)
print("原始python代码用时：{:.6f}".format(time.time() - start_time))

# 用numba优化后的代码计时
start_time = time.time()
gen_fibonacci_numba(num)
print("numba优化后的代码用时：{:.6f}".format(time.time() - start_time))

上述代码中，我们给出了计算斐波那契数列的一个递归函数gen_fibonacci，以及使用numba优化后的版本gen_fibonacci_numba。通过计时来评估不同实现方式的效率。