python@jit

安装numba
pip install llvmlite
数据量大的计算使用jit才能发挥作用，简单的计算反而会慢。
计算一个数据集求和来看一下执行时间的比较：

import time
def foo(x,y):tt = time.time()s = 0for i in range(x,y):s += iprint('Time used: {} sec'.format(time.time()-tt))return s
print(foo(1,10**8))

执行结果：

Time used: 4.852999925613403 sec
4999999950000000

加入jit后的时间：

from numba import jit
import time
@jit
def foo(x,y):tt = time.time()s = 0for i in range(x,y):s += iprint('Time used: {} sec'.format(time.time()-tt))return s
print(foo(1,10**8))

执行结果：

Time used: 0.07800030708312988 sec
4999999950000000

执行效率提升的很明显，现在把数据集变小10*6

执行结果：

Time used: 0.04900002479553223 sec
499999500000

执行结果：

Time used: 0.07699990272521973 sec
499999500000

可以看到数据集表小后nojit的代码相应时间明显变小，jit代码响应时间变动不大，而且相应时间已经没有优势。在使用@jit优化代码前，要考虑计算的数据量是否达到缩短计算时间的目的，(从下面图可看到在某一点nojit效率要好于jit)

Python和Java一样是基于虚拟机的语言，并不是像C/C++那样将程序代码编译成机器语言再运行，而是解释一行执行一行，速度比较慢。使用Numba库的JIT技术编译以后，可以明显提高程序的运行速度。

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