python可以提高程序执行速度N倍你知道吗?

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1.1 Numba的约5分钟指南
Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行!

开箱即用的Numba使用以下方法:

  • 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位)
  • 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。
  • GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。
  • CPython的
  • NumPy 1.10 – 最新

1.1.1 我怎么得到它?

Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布:

$ conda install numba

Numba还有pip可供选择:

$ pip install numba

Numba也可以 从源代码编译,虽然我们不建议首次使用Numba用户。

Numba通常用作核心包,因此其依赖性保持在绝对最小值,但是,可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能:

  • scipy- 支持编译numpy.linalg功能。
  • colorama – 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。
  • pyyaml – 通过YAML配置文件启用Numba配置。
  • icc_rt – 允许使用Intel SVML(高性能短矢量数学库,仅限x86_64)。安装说明在 性能提示中。

1.1.2 Numba会为我的代码工作吗?

这取决于你的代码是什么样的,如果你的代码是以数字为导向的(做了很多数学运算),经常使用NumPy和/或有很多循环,那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中,我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器,@jit试图加速一些函数来演示哪些有效,哪些无效。

Numba在代码看起来像这样:

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from numba import jit
import numpy as np
x = np.arange(100).reshape(10, 10)
@jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance
def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time
    trace = 0
    for i in range(a.shape[0]):   # Numba likes loops
        trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions
    return a + trace              # Numba likes NumPy broadcasting
print(go_fast(x))

对于看起来像这样的代码,如果有的话,它将无法正常工作:

from numba import jit
import pandas as pd
x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]}
@jit
def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit
    df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame
    df += 1                        # Numba doesn't understand what this is
    return df.cov()                # or this!
print(use_pandas(x))

请注意,Numba不理解Pandas,因此Numba只是通过解释器运行此代码,但增加了Numba内部开销的成本!

1.1.3 什么是nopython模式?

Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行, nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中, nopython=True在@jit装饰器中设置,这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数,以便它完全运行而不需要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式,因为它可以带来最佳性能。

如果编译nopython模式失败,Numba可以编译使用 ,如果没有设置,这是装饰器的 后退模式(如上例所示)。在这种模式下,Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数,并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能,请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas

1.1.4 如何衡量Numba的表现?

首先,回想一下,Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数,这需要时间。但是,一旦编译完成,Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它,它可以重用缓存的版本而不必再次编译。

测量性能时,一个非常常见的错误是不考虑上述行为,并使用一个简单的计时器来计算一次,该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。

例如:

from numba import jit
import numpy as np
import time
x = np.arange(100).reshape(10, 10)
@jit(nopython=True)
def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code
    trace = 0
    for i in range(a.shape[0]):
        trace += np.tanh(a[i, i])
    return a + trace
# DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME!
start = time.time()
go_fast(x)
end = time.time()
print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start))
# NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE
start = time.time()
go_fast(x)
end = time.time()
print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start))

这,例如打印:

Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355
Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06

衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间,这些函数测量多次执行迭代,因此可以在第一次执行时适应编译时间。

作为旁注,如果编译时间成为问题,Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存,并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。

1.1.5 它有多快?

假设Numba可以在nopython模式下运行,或者至少编译一些循环,它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异,但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南,涵盖了获得额外性能的常用选项。

1.1.6 Numba如何运作?

Numba读取装饰函数的Python字节码,并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码,最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本,根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。

1.1.7 其他感兴趣的东西:

Numba有相当多的装饰,我们看到@jit和@njit,但也有:

  • @vectorize- 生成NumPy ufunc(ufunc支持所有方法)。文件在这里。
  • @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。
  • @stencil – 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。
  • @jitclass – 对于jit感知类。文件在这里。
  • @cfunc – 声明一个函数用作本机回调(从C / C ++等调用)。文件在这里。
  • @overload- 注册您自己的函数实现,以便在nopython模式下使用,例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。

一些装饰者提供额外选项:

  • parallel = True- 启用功能的 自动并行化。
  • fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。

ctypes / cffi / cython互操作性:

  • cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。
  • ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。
  • Cython导出的函数是可调用的。

1.1.7.1 GPU目标:

Numba可以针对Nvidia CUDA和(实验性)AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核,让Numba处理计算和数据移动(或明确地执行此操作)。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。

示例:接下来我们写一段简单的代码,来计算一下执行时间:

示例1:不使用numba的:

import time
def num():
    arr = []
    for i in range(10000000):
        arr.append(i)
stime = time.time()
num()
etime = time.time() - stime
# print(arr)
print('用时:{}秒'.format(etime))

示例输出时间:

用时:1.4500024318695068秒

示例2:使用numba @jit

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import time
from numba import jit
@jit
def num():
    arr = []
    for i in range(10000000):
        arr.append(i)
stime = time.time()
num()
etime = time.time() - stime
# print(arr)
print('用时:{}秒'.format(etime))

示例输出:

用时:0.5530002117156982秒

结论:

上述两个示例代码,一个使用了numba,另一个没有使用numba;可以看出使用numba @jit装饰后,时间明显快了很多倍。

这只是一个简单示例;对于复杂计算提高速度更明显。

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