Python可以比C++更快，你不信？
Python 是一个用途非常广泛的编程语言，拥有成千上万的第三方库，在人工智能、机器学习、自动化等方面有着广泛的应用，众所周知，Python 是动态语言，有全局解释器锁，比其他静态语言要慢，也正是这个原因，你也许会转向其他语言如 Java、C++，不过先等等，今天分享一个可以让 Python 比 C++ 还要快的技术，看完再决定要不要转吧。
今天的主角就是 Numba，Numba 是一个开源的即时编译器（JIT compiler），可将 Python 和 NumPy 的代码的转换为快速的机器码，从而提升运行速度。可以达到 C 或 FORTRAN 的速度。
这么牛逼是不是很难用呢？No,No,No,So easy，你不需要替换 Python 解释器，不需要单独编译，甚至不需要安装 C / C ++ 编译器。只需将 Numba 提供的装饰器放在 Python 函数上面就行，剩下的就交给 Numba 完成。举个简单的例子：
from numba import jit
import random
@jit(nopython=True)
def monte_carlo_pi(nsamples):
acc = 0
for i in range(nsamples):
x = random.random()
y = random.random()
if (x ** 2 + y ** 2) < 1.0:
acc += 1
return 4.0 * acc / nsamples
Numba 是专为科学计算而设计的，在与 NumPy 一起使用时，Numba 会为不同的数组数据类型生成专门的代码，以优化性能：
@numba.jit(nopython=True, parallel=True)
def logistic_regression(Y, X, w, iterations):
for i in range(iterations):
w -= np.dot(((1.0 /
(1.0 + np.exp(-Y * np.dot(X, w)))
- 1.0) * Y), X)
return w
现在我们来看看，同样的代码，使用 Numba 前后与 C++ 的性能对比。比如说我们要找出 1000 万以内所有的素数，代码的算法逻辑是相同的：
Python 代码：
import math
import time
def is_prime(num):
if num == 2:
return True
if num <= 1 or not num % 2:
return False
for div in range(3, int(math.sqrt(num) + 1), 2):
if not num % div:
return False
return True
def run_program(N):
total = 0
for i in range(N):
if is_prime(i):
total += 1
return total
if __name__ == "__main__":
N = 10000000
start = time.time()
total = run_program(N)
end = time.time()
print(f"total prime num is {total}")
print(f"cost {end - start}s")
执行耗时：
total prime num is 664579
cost 47.386465072631836s
C++ 代码如下：
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <time.h>
using namespace std;
bool isPrime(int num) {
if (num == 2) return true;
if (num <= 1 || num % 2 == 0) return false;
double sqrt_num = sqrt(double(num));
for (int div = 3; div <= sqrt_num; div +=2){
if (num % div == 0) return false;
}
return true;
}
int run_program(int N){
int total = 0;
for (int i; i < N; i++) {
if(isPrime(i)) total ++;
}
return total;
}
int main()
{
int N = 10000000;
clock_t start,end;
start = clock();
int total = run_program(N);
end = clock();
cout << "total prime num is " << total;
cout << "\ncost " << (end - start) / ((double) CLOCKS_PER_SEC) << "s\n";
return 0;
}
$ g++ isPrime.cpp -o isPrime
$ ./isPrime
total prime num is 664579
cost 2.36221s
c++
C++ 确实牛逼，才 2.3 秒，不过好戏还在后头，现在我们使用 Numba 来加速一下，操作很简单，不需要改动原有的代码，先导入 Numba 的 njit，再在函数上方放个装饰器 @njit 即可，其他保持不变，代码如下：
import math
import time
from numba import njit
# @njit 相当于 @jit(nopython=True)
@njit
def is_prime(num):
if num == 2:
return True
if num <= 1 or not num % 2:
return False
for div in range(3, int(math.sqrt(num) + 1), 2):
if not num % div:
return False
return True
@njit
def run_program(N):
total = 0
for i in range(N):
if is_prime(i):
total += 1
return total
if __name__ == "__main__":
N = 10000000
start = time.time()
total = run_program(N)
end = time.time()
print(f"total prime num is {total}")
print(f"cost {end - start}s")
运行一下，可以看出时间已经从 47.39 秒降低到 3 秒。
total prime num is 664579
cost 3.0948808193206787s
相比 C++ 的 2.3 秒还是有一点慢，你可能会说 Python 还是不行啊。等一等，我们还有优化的空间，就是 Python 的 for 循环，那可是 1000 万的循环，对此，Numba 提供了 prange 参数来并行计算，从而并发处理循环语句，只需要将 range 修改为 prange，装饰器传个参数：parallel = True，其他不变，代码改动如下：
import math
import time
from numba import njit, prange
@njit
def is_prime(num):
if num == 2:
return True
if num <= 1 or not num % 2:
return False
for div in range(3, int(math.sqrt(num) + 1), 2):
if not num % div:
return False
return True
@njit(parallel = True)
def run_program(N):
total = 0
for i in prange(N):
if is_prime(i):
total += 1
return total
if __name__ == "__main__":
N = 10000000
start = time.time()
total = run_program(N)
end = time.time()
print(f"total prime num is {total}")
print(f"cost {end - start}s")
现在运行一下：
python isPrime.py
total prime num is 664579
cost 1.4398791790008545s
才 1.43 秒，比 C++ 还快，Numba 真的牛逼！我又运行了两次，确认自己没看错，平均就是 1.4 秒：
Python
看到这里，Numba 又让我燃起了对 Python 的激情，我不转 C++ 了，Python 够用了。
Numba 如何做到的呢？官方文档这样介绍：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，你说牛逼不？
Numba 还有更多详细的用法，这里不多说，想了解的请移步官方文档[1]。
最后的话
Python 几乎在每一个领域都有对应的解决方案，本文提到的 Numba 库就是专门解决 Python 在计算密集型任务方面性能不足的问题，如果你从事机器学习、数据挖掘等领域，这个会非常有帮助，如果本文对你有用，请点赞、在看、关注支持。
参考资料
[1]
官方文档: https://numba.readthedocs.io/