使用numba进行python运行速度优化的踩坑经历
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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。