Numba加速Python程序

众所周知，Python和Java一样是基于虚拟机的语言，并不是像C/C++那样将程序代码编译成机器语言再运行，而是解释一行执行一行，速度比较慢。使用Numba库的JIT技术编译以后，可以明显提高程序的运行速度。

首先，使用PyCharm安装Numba库，在Project Interpreter界面可以安装。

程序代码：

import numpy as np
from numba import jit
import time

@jit
def sum_jit(arr):
    s_time = time.time()
    m = arr.shape[0]
    result = 0.0
    for i in range(m):
        result += arr[i]
    e_time = time.time()
    return (e_time-s_time)

def sum(arr):
    s_time = time.time()
    m = arr.shape[0]
    result = 0.0
    for i in range(m):
        result += arr[i]
    e_time = time.time()
    return (e_time-s_time)

def main():
    n = int(10.0*1e6)
    array = np.random.random(n)
    t1 = sum_jit(array)
    t2 = sum(array)
    print("Time with JIT:", t1)
    print("Time without JIT:", t2)

if __name__ == '__main__':
    main()

上面代码的sum()和sum_jit()两个函数完全相同，区别在于sum_jit()添加了@jit注解，表面该函数使用Numba JIT进行编译以后再运行，而sum()是不编译的运行。对main()中n的值取1×10⁶~10×10⁶，计算每个值两个函数运行的时间，单位为Second，如下图所示：

可以看到随着运算量的线性增加，sum()的运行时间几乎也是线性增加的，而sum_jit()的运行时间基本上保持不变，运算量的增加并没有带来影响。