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使用numba对Python运算加速的方法
脚本专栏 2024/9/22 佚名
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有时候需要比较大的计算量，这个时候Python的效率就很让人捉急了，此时可以考虑使用numba 进行加速，效果提升明显~

(numba 安装貌似很是繁琐，建议安装Anaconda，里面自带安装好各种常用科学计算库）

from numba import jit

@jit
def t(count=1000):
 total = 0
 for i in range(int(count)):
  total += i
 return total

测试效果：

（关于__wrapped__ 见我的博文： 浅谈解除装饰器作用（python3新增） ）

In [17]: %timeit -n 1 t.__wrapped__()
1 loop, best of 3: 52.9 µs per loop

In [18]: %timeit -n 1 t()
The slowest run took 13.00 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1 loop, best of 3: 395 ns per loop

可以看到使用jit 加速后，即使设置测试一次，实际上还是取了三次的最优值，如果取最坏值（因为最优值可能是缓存下来的），则耗时为395ns * 13 大概是5us 还是比不使用的52.9us 快上大概10倍，

增大计算量可以看到使用numba加速后的效果提升更加明显，

In [19]: %timeit -n 10 t.__wrapped__(1e6)
10 loops, best of 3: 76.2 ms per loop

In [20]: %timeit -n 1 t(1e6)
The slowest run took 8.00 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1 loop, best of 3: 790 ns per loop

如果减少计算量，可以看到当降到明显小值时，使用加速后的效果（以最差计）与不加速效果差距不大，因此如果涉及到较大计算量不妨使用jit 加速下，何况使用起来这么简便。

%timeit -n 1 t(10)
1 loop, best of 3: 0 ns per loop

%timeit -n 100 t.__wrapped__(10)
100 loops, best of 3: 1.79 µs per loop

%timeit -n 1 t(1)
The slowest run took 17.00 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1 loop, best of 3: 395 ns per loop

%timeit -n 100 t.__wrapped__(1)
100 loops, best of 3: 671 ns per loop

以上这篇使用numba对Python运算加速的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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