使用numba进行python运行速度优化的踩坑经历

发布网友发布时间：2024-10-04 14:38

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热心网友时间：2024-10-27 02:19

在Python编程中，我们都熟知其相对较低的运行速度。最近，我面临一个挑战，需要频繁地处理数量庞大的一百亿条数据，而且由于数据处理API（ArcPy）只支持Python，我不得不寻求提高性能的解决方案，numba因此进入了我的视线。

numba主要优化的是基于numpy数组的操作，对于使用Python原生列表进行的操作，甚至可能会降低效率。尽管它以提升速度闻名，但要让它正常工作，就需要对Python代码进行较大程度的调整，比如将全局变量改为函数参数。

在尝试使用@numba.jit(nopython=True)装饰的函数时，我发现对全局变量的使用尤其需要小心，一旦不小心，可能会引发错误。这要求我们在编写numba兼容的代码时，要像对待C/C++那样，避免使用大量Python内置函数和数据结构，转而采用numba.typed中的数据结构。

实际上，我发现优化numpy操作的方式也很关键。比如，一开始我使用np.append拼接数组，但通过预先定义大数组并直接索引赋值，性能得到了显著提升。这提醒我们，使用numba时，需要更接近底层的编程思维。

如果你也面临类似挑战，欢迎分享你的经验和心得，一起探索更高效的Python编程实践。