Numba模块的用法(高性能计算)

介绍

Numba 是一个专为 Python 设计的即时编译器（JIT），能够将部分 Python 代码转换为高效的机器码，显著提升数值计算密集型代码的执行速度。

核心装饰器与基础用法

@jit(nopython=True)：最常用的编译装饰器

• nopython=True（推荐）：完全不使用 Python 解释器，性能最优。若无法编译会报错。
• nopython=False（默认）：退回到 Python 解释器执行，可能导致性能下降。

from numba import jit@jit(nopython=True)  # nopython=True：强制编译为纯机器码（不依赖Python解释器）
def sum_squares(n):s = 0for i in range(n):s += i**2return s# 编译后的函数执行速度接近C语言
result = sum_squares(1000)

@njit的简写

@njit是@jit(nopython=True)的简写。

from numba import njit@njit
def sum_squares(n):# 与@jit(nopython=True)完全等价pass

编译时指定类型签名

@jit('float64(int64)', nopython=True)  # 指定输入输出类型，进一步优化
def sum_squares(n):s = 0.0  # 确