官方文档：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
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。
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。
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 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。
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 @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（）。
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。
大家好呀！今天我要给大家分享一下可以让Python变得更快的工具清单。可能有些小伙伴一直在为Python的执行速度苦恼，今天就给大家分享一些实用的工具，可能能够帮到你哦！
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。
在编写Python代码时，性能优化是一个重要的考虑因素。今天我将介绍一些实用的技巧，帮助大家优化Python代码性能，并提供详细的代码示例。
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……
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。
注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba
使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能，尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法)。面对提升效率这个话题，python自身提供了很多高性能模块，很多大牛开发出了高效第三方包，可谓是百花齐放。下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法。
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。
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
Python向来都是开发速度最快，运行速度最慢的编程语言，提升速度的办法我之前讲过几种，比如和C语言交互，使用多进程。仅仅靠这两个方法来提高Python性能可是远远不够的！如果和C语言交互，速度确实得到了提升，但是没办法快过C语言。这就好比一个人跑得快，一个人跑得慢，跑得慢的那个人希望自己跑快点，让那位跑得快的拉着他，这样就会出现这种情况，跑得快的人会比他自己一个人跑慢，跑得慢的那个人会比自己一个人跑快。所以和C语言交互这种方式对运行性能的提升十分有限。下面来简单分析一下多进程是不是完美无缺了呢？其实并不是，创建多个进程系统开销远大于一个进程，而且进程太多可能会出现资源不足的情况，严重可能出现系统崩溃！
【编者按】“C++ 已经死了 80%？”本文作者已经使用 C++ 18 年了，他在体验了数十门编程语言后，他指出，尽管 C++ 在过去几十年中一直是程序员最常用的编程语言之一，但它存在一些问题，如不安全、效率低、浪费程序员的精力等。因此，文章探讨了一些可能会取代 C++ 的语言和技术，包括 Spiral、Numba 和 ForwardCom 等，并分别对它们进行了详细的介绍。
毋庸置疑，Python是用于数据分析的最佳编程语言，因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中，Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇，在上篇给大家带来了Python的发展历程( 为什么说Python是数据科学的发动机(一)发展历程 )。下篇将给大家介绍Python中的一些重要工具。 主讲人： Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨
作者：byronhe，腾讯 WXG 开发工程师 一、问题背景 随着深度学习的广泛应用，在搜索引擎/推荐系统/机器视觉等业务系统中，越来越多的深度学习模型部署到线上服务。 机器学习模型在离线训练时，一般要将输入的数据做特征工程预处理，再输入模型在 TensorFlow PyTorch 等框架上做训练。 1.常见的特征工程逻辑 常见的特征工程逻辑有： 分箱/分桶 离散化 log/exp 对数/幂等 math numpy 常见数学运算 特征缩放/归一化/截断 交叉特征生成 分词匹配程度计算 字符串分隔匹配判
C#（C Sharp）是由微软公司所开发的一种面向对象的、运行于.NET Framework之上的高级程序设计语言。
随着深度学习的广泛应用，在搜索引擎/推荐系统/机器视觉等业务系统中，越来越多的深度学习模型部署到线上服务。
Python因其强大、灵活且易于使用等特性，而赢得了声誉。这些优点使其在各种各样的应用程序、工作流程和领域中得到了广泛应用。但是就语言的设计，也就是它天然的解释能力还有它的运行时的动态性而言，Python总是比C或C ++这样的机器本地语言慢一个数量级。
现在各行各业的朋友都开始使用计算机解决自己的业务问题，网络上有大量的免费公开课，教我们处理数据并数学建模。Python等编程语言上手快，开源软件多，足以应付绝大多数的需求。在计算机软硬件体系中，上述工作都是在最顶层，用户执行程序需要依赖于计算机硬件和系统软件。聊天用的微信、娱乐玩的农药、上网打开的浏览器、还有我们自己写的程序…这些程序是如何从源代码，变成计算机芯片可以执行的程序呢？
程序优化的第一准则是“不要优化”，第二准则是“不要优化那些不重要的部分”。基于这两个原则，如果你的程序运行得很慢，你得先找出影响性能的问题所在。
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集，在服务器单机跑了一天才给结果，多方咨询有HPC可以用，或者叫supercomputer，或者叫计算机集群，大部分的简称grid。看了wiki、confluence，给出一堆链接在脑海中织出密密麻麻的蜘蛛网——无从下手。居然没有use case出发端到端的参考demo，真是无力吐槽。自力更生求助google，youtube，stack overflow，梳理下来，简而言之，可以理解分而治之多线程的多处理核（cpu/gpu）的版本，涉及算力资源调度引入slurm，涉及通讯引入mpi。
分享嘉宾：极验验证CTO 黄胜蓝 嘉宾简介：黄胜蓝 ，现任武汉极意网络科技有限公司CTO。高中时期NOIP一等奖保送至武汉大学，大学期间曾指导团队获得世界数学建模大赛金奖，同时负责武汉大学学生校园门户网站的运维工作。于2013年加入武汉极意网络科技有限公司，带领团队实现“行为式验证”安全模型，同时构建了高效、稳定的服务架构承载每天数十亿请求。对于技术发展有深刻见解，善于将适合的新技术融入公司技术架构中。 公司简介：武汉极意网络科技有限公司是全球首家“行为式验证”安全技术服务提供商，开创了验证安全从1.0时代
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。
总结下 swift下的基础语法，里面涉及到：常量&变量、Swift中的数据类型、逻辑分支、循环、字符串相关、数组和字典、方法的书写调用等内容，考虑到阅读体验分多篇来展示，希望对大家学习swift有所帮助，同时也是对自己的一个总结。
擦除：擦除方法code属性中字节码擦除，元数据还保留在泛型中，可以通过反射获取参数化类型。
稍微关心编程语言的使用趋势的人都知道，最近几年，国内最火的两种语言非 Python 与 Go 莫属，于是，隔三差五就会有人问：这两种语言谁更厉害/好找工作/高工资……
于是很多 TypeScript 的拥趸不开心了，为什么说我家宝宝不能支持 WebAssembly（下文称 WASM）？有人找出了证据：看，AssemblyScript[1] 明明就可以支持 TypScript 转换成 WebAssemby 嘛。我不知道说这话的人是否真的看过 AssemblyScript，还是道听途说，仅仅知道有这个么东西，就像北京的的哥那样，说着让人不明觉厉的话。其实只要去 AssemblyScript 的 repo 看一眼，hub clone assemblyscript/assemblyscript，随便运行一下里面的例子，你就会发现：
To copy others is necessary, but to copy oneself is pathetic.【模仿别人是必要的，但重复自己是可悲的】——毕加索。
Python 在科学、工程、资料分析和深度学习应用生态系统中扮演关键角色。长期以来，NVIDIA 皆致力于协助Python 生态系统利用GPU 的加速大规模平行效能，提供标准化函数库、工具和应用程式。如今，我们已经改善了Python 程式码的可移植性和相容性，进一步朝简化开发人员体验迈进。 我们的目标是以单一标准低阶介面集合，协助统一Python CUDA 生态系统，提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础，让不同的加速函数库彼此互通。最重要的是，Python
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？
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。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://louluan.blog.csdn.net/article/details/41039269
本教程的目的是让你相信两件事：首先，Python 是一种非常棒的编程语言；其次，如果你是一名科学家，Python 很可能值得你去学习。本教程并非想要说明 Python 是一种万能的语言；相反，作者明确讨论了在几种情况下，Python 并不是一种明智的选择。本教程的目的只是提供对 Python 一些核心特征的评论，并阐述作为一种通用的科学计算语言，它比其他常用的替代方案（最著名的是 R 和 Matlab）更有优势。
导读：随着机器学习的兴起，Python 逐步成为了「最受欢迎」的语言。它简单易用、逻辑明确并拥有海量的扩展包，因此其不仅成为机器学习与数据科学的首选语言，同时在网页、数据爬取可科学研究等方面成为不二选择。此外，很多入门级的机器学习开发者都是跟随大流选择 Python，但到底为什么要选择 Python 就是本文的核心内容。
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。
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
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。
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