Python 本身是一门运行较慢的语言，因此对于计算场景，最好的优化方式就是优化代码写法。你可以使用现有的科学计算库：比如 Numpy 和 Scipy。但如果想要在不使用低级语言（如 CPython、Rust 等）实现扩展的前提下实现一个新的算法时，该如何做呢？
注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数，使其完全运行而不需要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法，因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit（）。
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
花下猫语：最近，读者微信群里又频繁聊到了 Python 的性能问题，这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何提升性能的文章，似乎挺有帮助的，便去联系了下作者，现在已经取得转载授权啦。今天分享其中一篇，后续还会有其它相关分享，希望对读者们也有所帮助。
你是不是曾经有这样的苦恼，python 真的太好用了，但是它真的好慢啊（哭死) ; C++ 很快，但是真的好难写啊，此生能不碰它就不碰它。老天啊，有没有什么两全其美的办法呢？俗话说的好：办法总是比困难多，大家都有这个问题，自然也就有大佬来试着解决这个问题，这就请出我们今天的主角: numba
官方文档：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
python是一门高效动态编程语言，由于其采用简洁明了的语法以及灵活性深受大家欢迎。但是，这既是它最大的优势，也是最大的劣势。它的灵活性和无类型的高级语法可能会导致数据和计算密集型程序的性能不佳，因为运行本地编译代码要比运行动态解释代码快很多倍。
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。
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。
Numba 的 @vectorize 装饰器可以将以标量为输入的的python函数编译为类似Numpy的 ufuncs。创建一个传统的NumPy ufunc并不是最简单的过程，它可能需要编写一些C代码。Numba让这很容易。使用@vectorize装饰器 ，Numba可以将纯Python函数编译成ufunc，该ufunc在NumPy数组上运行的速度与用C编写的传统ufunc一样快。
不论什么语言，我们都需要注意性能优化问题，提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之 处，那就是执行效率和性能不够亮。尽管Python从未如C和Java一般快速，但是不少Python项目都处于开发语言领先位置。 Python 很简单易用，但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时，它的数量级依然低于C、Java和JavaScript。但不少第三方不愿赘述 Python的优点，而是决定自内而外提高其性能。如果你想让Python在同一硬件
因为近期要写嵌套for循环，由于运算量有点大，耗时比较久。所以就在谷歌上搜了搜有没有办法可以提升python for loop的速度，然后就发现了非常好用的模块：Numba
numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器，这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。
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。
摘要： 在计算能力为王的时代，具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如：Numpy，本文介绍了一个新的Python库——Numba， 在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。 最近我在观看一些SciPy2017会议的视频，偶然发现关于Numba的来历--讲述了那些C++的高手们因为对Gil Forsyth和Lorena Barba失去信心而编写的一个库。虽然本人觉得这个做法有些不妥，但我真的很喜欢他们所分享的知识。因为我发现自己正在受益于这个库，并且从Python代码中获得了令人难以置信
如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
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。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
Cython是一种用于将Python代码转换为C或C++代码的编译器。它是Python和C/C++之间的一种桥梁，可以提供更高的执行效率和更好的性能。Cython既是一种编程语言，也是一种编译器，它可以将Python代码转换为C或C++代码，并在编译时将其转换为机器码，以提高代码的执行速度。
NumPy的创始人Travis，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。 推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为==机器码执行==，从而上百倍的提高程序的运算速度。
我们都知道就速度而言，Python是比Java或C慢得多的语言。Python是动态类型化的语言，这意味着它的变量类型未预定义。动态类型是一把双刃剑，它成就了Python成为一种优雅的语言，同时也让Python运行速度减慢。让我们看看一些可能对您的整体代码性能产生重大影响的小技巧。
在前一篇文章中，我们介绍了如何使用 GPU 运行的并行算法。这些并行任务是那些完全相互独立的任务，这点与我们一般认识的编程方式有很大的不同，虽然我们可以从并行中受益，但是这种奇葩的并行运行方式对于我们来说肯定感到非常的复杂。所以在本篇文章的Numba代码中，我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。
Python 是门多才多艺的语言，既可以写后端，也可以做数据分析，既可以智能化运维，也可以搞渗透，既可以写爬虫，又可以做机器学习深度学习。然而，Python 的缺点也很明显，它的速度有点慢。
PU（图形处理单元）最初是为计算机图形开发的，但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。
之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法，只是支持了一些常用函数的接口，如果你需要自己写CUDA算子，那么就只能使用非常不Pythonic的写法。还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy，相当于一个GPU版本的numpy。那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器，来写一个非常Pythonic的CUDA程序。
Python 的运行速度确实没有 C 或者 Java 快，但是有一些项目正在努力让 Python 变得更快。
Numba是Python的即时编译器，在使用NumPy数组和函数以及循环的代码上效果最佳。使用Numba的最常见方法是通过其装饰器集合，这些装饰器可应用于您的函数以指示Numba对其进行编译。调用Numba装饰函数时，它会被“即时”编译为机器代码以执行，并且您的全部或部分代码随后可以本机机器速度运行！
Numba 利用LLVM将python函数编译成优化后的机器码。Numba编译的由python写的数学算法能够接近C或Fortran的运行速度。LLVM 不仅能编译numba代码，还擅长优化它。
python作为一门编程语言，有非常大的生态优势，但是其执行效率一直被人诟病。纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢，因此很多对性能要求比较高的python库，需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块，再用python进行上层封装的方案。在前面写过的这篇博客中，介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案，这可以认为是一种“事前编译”的手段。但是本文将要介绍一种即时编译（Just In Time，简称JIT）的手段，也就是在临近执行函数前，才对其进行编译。以下截图来自于参考链接4，讲述了关于常见的一些编译场景的区别：
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。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。
GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术，这得益于GPU计算的高度并行化。在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。这里我们重点推numba.cuda这一解决方案，因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数，在算法实现的灵活性上还比较欠缺；而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能，但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码，这显然是非常不Pythonic的解决方案。因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案，只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器，就可以在Python中用最Python的编程语法，实现GPU的加速效果。
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算，并通过实例演示如何应用这些技术。
使用Python写CUDA程序有两种方式： * Numba * PyCUDA
关于性能测试，主要是针对哪个函数调用过多，或者占用太多内存，或者导致太多的磁盘和网络I/O 首先是IPython的%timeit和time.time()两个函数，他们可以用来计算语句和函数的运行时间。 1.cProfile，这是一个内建工具可以看函数的运行时间 2.line_profiler，这个更加细节，可以关注到每行被调用的次数以及每行花费的时间。 3.perf stat命令可以了解最终执行于CPU的指令的个数和CPU缓存的利用率 4.heapy模块，可以追踪内存中的所有对象，这是为了解决内存泄漏，即使是引用计数，也不可避免一些奇怪的内存泄漏。 5.memory_profiler，可以以图的形式展示RAM的使用情况随时间的变化 最后更重要的是，要学会阅读字节码。在优化性能之前，请注意保持代码的正确性。 一些小细节在于，你应该学会将代码需要的任何管理性工作都放在初始化去做，比如内存分配，读取配置文件等等。 在了解这些行为后，可以选择合适的方法去处理问题。 让我们在看看几个python的解释器. 1.Cython 2.Shed Skin 3.Numba 4.Pythran 5.PyPy 其中Cython，Shed Skin，Pythran是基于C的编译，Numba是基于LLVM的编译，属于AOT编译，而PyPy则是代替了虚拟机，还包含了一个内置的JIT。 这建立在一个很重要的前提，这些工具都会提前帮你做好类型检查，这样python内部就不需要做太复杂的类型检查了，自然效率就提高了。
在处理大规模数据集或进行复杂计算时，利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术，可以方便地在 GPU 上执行计算。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速，并通过实例演示如何应用这些技术。
Python 编程语言的一大优点是它把所有功能都打包到一个小包中，这些功能非常有用。
Python的发展速度持续加快，其应用范围从机器学习逐渐扩散到各个领域。今天给大家介绍一个可以解决量子力学中薛定谔方程的一个Python库Quantized。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。
Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。虽然numpy中也使用到了向量化的运算，比如计算两个numpy数组的加和，就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好，定制化程度低，但是使用便捷，只需要调用最上层的接口即可。现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展。用一个公式来理解向量化运算的话就是：
话说为什么大家会集中讨论GIL？在这里题主的标准线是一个按bit处理的单线程DFS啊……几乎没有GIL发挥的余地好么……
Numpy是在Python中非常常用的一个库，不仅具有良好的接口文档和生态，还具备了最顶级的性能，这个库很大程度上的弥补了Python本身性能上的缺陷。虽然我们也可以自己使用Cython或者是在Python中调用C++的动态链接库，但是我们自己实现的方法不一定有Numpy实现的快，这得益于Numpy对于SIMD等技术的深入实现，把CPU的性能发挥到了极致。因此我们只能考虑弯道超车，尝试下能否用自己实现的GPU的算法来打败Numpy的实现。
Pyston团队宣布加入Anaconda 近日，Pyston团队宣布加入Anaconda，继续对他们的优化Python解释器进行开源开发。Kevin Modzelewski和?Marius Wacht
在处理大规模数据集或进行复杂计算时，性能是关键的考虑因素。NumPy 提供了一些工具和技巧，帮助用户优化代码以提高执行效率。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的性能优化技术，并通过实例演示如何应用这些技巧。
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