Numba加速Python程序

使用numba加速python程序

前面说过使用Cython来加速python程序的运行速度,但是相对来说程序改动较大,这次就说一种简单的方式来加速python计算速度的方法,就是使用numba库来进行,numba库可以使用JIT技术即时编译,达到高性能,另外也可以使用cuda GPU的计算能力来加速,对python来说是一个提速非常好的工具库,使用简单,但是安装稍微复杂一些,具体过程如下: 安装numba需要的依赖如下: Python依赖有(按顺序): setuptools enum34 pypi下载地址:https:/…

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…

用Cython加速Python程序以及包装C程序简单测试

用Cython加速Python程序我没有拼错,就是Cython,C+Python=Cython! 我们来看看Cython的威力,先运行下边的程序: import time def fib(n): if n==0: return 0 if n==1: return 1 return fib(n-1)+fib(n-2) t=time.time() print(fib(40)) print(time.time()-t) $ python fib.py 102334155 59.36725544929…

用 Numba 加速 Python 代码

原文出自微信公众号:Python那些事一.介绍 pip install numba Numba 是 python 的即时(Just-in-time)编译器,即当你调用 python 函数时,你的全部或部分代码就会被转换为"即时"执行的机器码,它将以你的本地机器码速度运行!它由 Anaconda 公司赞助,并得到了许多其他组织的支持. 在 Numba 的帮助下,你可以加速所有计算负载比较大的 python 函数(例如循环).它还支持 numpy 库!所以,你也可以在你的计算中使用 nu…

numba jit加速python程序

numba numba加速循环.numpy的一些运算,大概是将python和numpy的一些代码转化为机器代码,速度飞快! 加速耗时很长的循环时: from numba import jit # 在函数前加 @jit(nopython=True) def func(): ... 但是条件比较苛刻,比如函数内不能对全局变量进行修改,不能有未明确类型的list和dict(否则需要固定类型,在初始化的时候用 typed.List.empty_list(types.float64) 这种) 举个例子:…

使用numba加速python科学计算

技术背景 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…

python程序的pypy加速

我们知道,python作为一种几乎是脚本语言的语言,其优点固然有,但是其有一个最大的缺点,就是运行速度没有办法和c,c++,java比.最近在些一些代码的时候也是碰到了这样的问题. 具体而言,python想提速度,基本思路是两个,有个就jit技术,在python中比较好用的就是pypy:另外一种就是先分析代码速度瓶颈,然后把性能瓶颈用c或者别的语言写成模块,让python调用.后面一种方法其实也存在折中,比如cython.对于cython,笔者目前也在学习中,后续有心得了,写成文章和大家分享.…

贡献python prim多源最短路搜索算法 numba加速方法的demo和总结

1.测试两个算法 #coding:utf-8 import time import numba import numpy as np ''' 使用numba加速总结, (1).在数值计算比如int float double等类型计算时使用numba进行加速,速度可加快,string类型数据不能使用numba进行加速. (2).在数值计算时:小循环别使用numba,循环大于100以上可使用numba加速. (3).在小循环的时候切换进程发费时间,所以速度慢. (4).在循环计算小于等于1秒之内的…

5款Python程序员高频使用开发工具推荐

很多Python学习者想必都会有如下感悟:最开始学习Python的时候,因为没有去探索好用的工具,吃了很多苦头.后来工作中深刻体会到,合理使用开发的工具的便利和高效.今天,我就把Python程序员使用频率比较高的5款开发工具推荐给大家,希望对大家的工作和学习有帮助. 一.最强终端:Upterm 本来想推荐 fish 或者 zsh,但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性.最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用,它是一个全平台的终端,可以说是终端里的 IDE,有着强大的自动补全功能.之…

构建可扩展的GPU加速应用程序（NVIDIA HPC）

构建可扩展的GPU加速应用程序(NVIDIA HPC) 研究人员.科学家和开发人员正在通过加速NVIDIA GPU上的高性能计算(HPC)应用来推进科学发展,NVIDIA GPU具有处理当今最具挑战性的科学问题的计算能力.从计算科学到人工智能,GPU加速应用正在带来突破性的科学发现.流行的语言如C.C++.FORTRAN和Python正被用来开发.优化和部署这些应用程序. 面向HPC的GPU程序设计 NVIDIA GPU可以编程得很像CPU.从替换GPU优化的数学库开始.使用标准C++并行算法和…

运行python程序

1 在windows下运行python程序 1)从DOS命令行运行python脚本用python解释器来执行python脚本,在windows下面python解释器是python.exe,我的python文件安装在D:\Python27,在这个目录下可以看到python解释器. 完整的命令应该是: python解释器 .py文件解释器和py文件都是包含完整路径的.由于在windows环境下安装好IDLE后,在环境变量中指示了解释器路径.故运行起来只需: python .py文件(完整…

【python之路2】CMD中执行python程序中文显示乱码

在IDLE中执行下面代码,中文显示正常: # -*- coding:utf-8 -*- st=raw_input("请输入内容")print st 但在CMD中执行e:\hello.py,则中文会出现乱码,是什么原因呢? 从下图可以看出utf-8和gbk都可以通过编码和解码与unicode进行转换,那么如果utf-8转化为gbk该怎么办呢?首先,utf-8通过解码转化为unicode,然后通过unicode编码转化为gbk 现在回答上面的问题,为什么CMD会出现乱码呢?这是因为我们写的…

Python程序高效地调试

现在我在debug python程序就只是简单在有可能错误的地方print出来看一下,不知道python有没像c++的一些IDE一样有单步调试这类的工具?或者说各位python大神一般是怎么debug自己的python程序的? 应该用过 IPython 吧?想象一下,抛出异常时自动把你带到 IPython Shell 是不是很开心?而且和普通的IPython不同,这个时候可以调用 p (print), up(up stack), down(down stack) 之类的命令.还能创建临时变量,执…

python学习笔记-python程序运行

小白初学python,写下自己的一些想法.大神请忽略. 安装python编辑器,并配置环境(见http://www.cnblogs.com/lynn-li/p/5885001.html中 python编辑器安装与配置).由于python的两个版本2.x与3.x不兼容,且3.x在不断的进化中,不稳定.所以建议安装2.x,确切来说是2.7.x版本. 安装并配置完成之后,我们就可以编写第一个python程序.学过其他语言的兄弟姐妹们,都知道语言的入门程序就是hello world.那么,我们这里也以h…

python程序一直在后台运行的解决办法

刚写了个python程序,要一直在后台运行,即使断开ssh进程也在,下面是解决办法: 假如Python程序为test.py 编写shell脚本start.sh #!/bin/bash python test.py & chmod +x start.sh ./start.sh…

第一个python程序

一个python程序的两种执行方式: 1.第一种方式是通过python解释器: cmd->python->进入python解释器->编写python代码->回车. 2.第二种方式是通过文件的方式: 通过文件编写一个python代码->cmd->python 指定文件所在的路径及文件名->回车. (python在这里的意思是以python解释器方式执行该路径下的python代码) 3.Python 2.7 和 3.5 打印方式的差别. Python 2版本的打印格式…

Python程序的首行

>问题 >>在一些python程序中的首行往往能够看见下面这两行语句中的一句 >>>#!/usr/bin/Python >>>#!/usr/bin/env python >>为什么呢??? >原因脚本语言的第一行,目的就是指出,你想要你的这个文件中的代码用什么可执行程序去运行它,就这么简单 >区别 >>#!/usr/bin/Python是告诉操作系统执行这个脚本的时候,调用/usr/bin下的python解释器 &…

Python程序员的进化史

各种程序员所写的阶乘算法代码 # -*- coding: utf-8 -*- #新手程序员(递归) def factorial(x): if x == 0: return 1 else: return x * factorial(x - 1) print factorial(6) #有一年 Python 经验的程序员 def Factorial(x): res = 1 for i in xrange(2, x + 1): res *= i return res print Factorial(6…

Python程序的常见错误（收集篇）

关于Python Python是一门解释性的,面向对象的,并具有动态语义的高级编程语言.它高级的内置数据结构,结合其动态类型和动态绑定的特性,使得它在快速应用程序开发(Rapid Application Development)中颇为受欢迎,同时Python还能作为脚本语言或者胶水语言讲现成的组件或者服务结合起来.Python支持模块(modules)和包(packages),所以也鼓励程序的模块化以及代码重用. 关于本文 Python简单.易学的语法可能会误导一些Python程序员(特别是那些…

完成一段简单的Python程序，使用函数实现用来判断输入数是偶数还是奇数

#!/bin/usr/env python#coding=utf-8'''完成一段简单的Python程序,使用函数实现用来判断偶数和奇数'''def number_deal(a): if a%2==0: print("您输入的数是偶数!") else: print("您输入的数是奇数")if __name__ == '__main__': number_deal(10);…

完成一段简单的Python程序，用于实现一个简单的加减乘除计算器功能

#!/bin/usr/env python#coding=utf-8'''完成一段简单的Python程序,用于实现一个简单的加减乘除计算器功能'''try: a=int(raw_input("please input a number:"))except ValueError: print("第一个运算数字输入非数字")try: b=int(raw_input("please input another number:"))except Valu…

PDB调试Python程序

pdb是python内置的调试工具, 它可以在终端中调试Python程序, 这允许pdb在很多无法安装IDE的服务器上使用. 虽然远程调试使用广泛, 但在必要的时候(比如难以在本地搭建运行环境)pdb仍然是一个便利的选择. 我们可以在python源代码中设置断点: import pdb def func(): for i in range(100): pdb.set_trace() # set breakpoint print(i) 随后执行源文件, pdb.set_trace()会如同一个断点…

编写高质量代码--改善python程序的建议（六）

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处! 建议二十八:区别对待可变对象和不可变对象 python中一切皆对象,每一个对象都有一个唯一的标识符(id()).类型(type())以及值,对象根据其值能否修改分为可变对象和不可变对象,其中数字.字符串.元组属于不可变对象,字典以及列表.字节数组属于可变对象. 来看一段程序: class Student(object): def __init__(self,name,course=[]): self.name = name self.course = c…

编写高质量代码--改善python程序的建议（八）

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处! 建议四十一:一般情况下使用ElementTree解析XML python中解析XML文件最广为人知的两个模块是xml.dom.minidom和xml.sax,作为主要解析XML方法的两种实现,DOM需要将整个XML文件加载到内存中并解析为一棵树,简单但是内存消耗大:SAX是基于事件驱动的,虽不需要全部装入XML文件,但是处理过程复杂.一般情况下选择ElementTree便可以,cElementTree是其Cython实现,速度更快,消耗内存更少,性能上更…