vscode开发python 必备插件,python编写自动化脚本
更快的运行python，入门2，Numba2.1配置文件2.2安装2.3代码示例3，用Numba 4代替代码练习3.1numba3.2，总结。
1.介绍
小屌丝:tzdyg，今天被鄙视了。
小鱼你的脸被鄙视了？
小屌丝:还能正常聊天吗？
小鱼:好的。我已经在认真的说了。那你为什么被鄙视？
小屌丝:今天一个小菜鸟说C语言是世界上最快的语言。我不认同~ ~。
小鱼有什么问题？我不认为这有什么缺点。
小屌丝:tzdyg，妹子说谁快，她就和YYSX在一起。
小鱼:那……这个……我同意。我也不同意。
看样子，小姐姐是动力的源头！
2.关于Numba的Numba的详细文档可以点击Numba传送门转发。
但是，文档就是文档。简单介绍一下Numba。
2.1概述numba是一个JIT编译器，可以将python函数编译成机器码。用numba(仅数组操作)编译的Python代码可以以接近C或FORTRAN语言的速度运行。
小屌丝:听起来不错。用那个很难吗？
小鱼:不难。这有多简单，请看下文：
三不要：
不需要更换Python解析器或者单独编译，C/C编译器一需要：
把Numba提供的decorator放到Python函数小屌丝上就行了：哎呦~总结一下就可以了。
小鱼:什么都不说，打断我的思路！
2.2在代码中安装之前，必须验证是否已经有一个名为numba的库。
如果没有，回想一下。有几种方法吗？
358 www.Sina.com/http://www.Sina.com/http://www.Sina.com/If你可以用任何方法安装它，你可以。
这里以小鱼直接单独安装为例：
www.Sina.com pipinstallnumba 3358号
《Python3：我低调的只用一行代码，就导入Python所有库！》 ;
《Python3，选择Python自动安装第三方库，从此跟pip说拜拜！！》
2.3代码示例安装numba库后，请直接访问代码并显示速度…
看看我们的一行代码导入Python所有库能不能跑快一点！
pip install 手动安装
我们来看看调用jit。
#-coding:utf-8-# @ time:2021-08-08 # @ author 3360 car _ djfromnumportjitimportrandom #是用于调用jit decorator的defmot_pi(nsamples)。ACC=0 for iinrange(n samples):x=random . random)(y=random . random))
Numba是专门为科学计算设计的。当与NumPy一起使用时，它将为每个数组数据类型生成特殊的代码，重点是优化性能。
pip.main自动安装
# -编码：utf-8 - # @时间：2021-08-08 # @作者：Carl _ DJ @ numba。JIT (no python=true，parallla ite
Br小鱼:看不懂。没关系。毕竟，不是每个人都对科学计算感兴趣。小屌丝:你在侮辱我！小鱼:你不配~ ~
如果你不能理解这个例子，不要灰心。
接下来，我们来做点更大的。
3、代码实战以上代码是热身~ ~
接下来，我们用一个严肃的例子来看看Numba跑的有多快。
有了苏神的速度，还担心妹子不跟咱YYXS吗！！
举个例子
我们用和不用Numba找出1000个W以内的所有质数。
3.1不要用Numba。我们不用Numba。让我们看看需要多长时间。上代码
# -*-编码：utf-8-*-# @时间：2021-08-08 # @作者：Carl _ DJ import math import Time def is _ prime(num):if num==2:num=1或not num % 2:返回False for div in range(3，int(math.sqrt(num) 1，2): if not num % div:返回False返回True def run _ program(N):total=0 for I in range(N):if is _ prime(I):total=1返回total _ _
1000W以内的质数都是：664579耗时：245.93426966667175s运行结果:嗯，这个运行速度有点……小屌丝:别灰心，我们不是还有Numba吗？
3.2使用Numba我们使用Numba来看看需要多长时间。小鱼
#-*-编码：UTF-8-*-# @时间：2021-08-08 # @作者：Carl _ DJ Import Math Import Time from Numba Import Njit # @ Njit相当于@ JIT(nopython=True)@ Njit def is _ prime(num):if num==2:num=1或not num % 2:返回False for div in range(3，int(math.sqrt(num) 1)，2): if not num% div:返回False返回true # #普通循环计算# @ njit # def run _ program(N):# total=0 # #普通范围循环处理# for I in range(N):# if is _ prime(I):# total=1 # return total #使用Numba的prange进行并发循环计算@ njit(parallel=true)def run _ program(N):total=0 #使用Numba提供的prange参数进行并行计算i in prange(N): if is_prime(i) :total=1 return total _ _ name _ _= _ _ main _ _ :n=1000000 start=time . time()total=run _ program(n)end=time . time()print(f 1000 w以内的所有质数都是：{total}
1上代码和1000w以内的质数是：664579。耗时：11。S运行结果总质数是64579成本。56579 . 58668666667
未使用Numba的prange运行结果，如下：:我的天，有这么神奇吗~使用Numba的prange运行结果，如下：:肯定是。小屌丝:tzdyg，tzdyg，它是怎么做到的？小鱼:好吧，我们来看看官方文件是怎么解释的。
小屌丝小鱼,
官方文档解释：:原来如此…看来我和小姐姐YYSX今晚有机会了。它读取装饰函数的 Python 字节码，并将其与有关函数输入参数类型的信息结合起来，分析和优化代码，最后使用编译器库（LLVM）针对你的 CPU 生成量身定制的机器代码。每次调用函数时，都会使用此编译版本:就这样！
4.虽然Python是一种带有全局解释器锁的动态语言，但它比其他静态语言要慢，
但是，今天小鱼分享的Numba，又把你心中的火点着了。小屌丝
所以，想了解更多Numba知识，请异步到小鱼。
数到三，启动链接，宝宝们准备好了。
三
2
一个
说归说，闹归闹，官方文档最重要！:http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/index.html
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