Python是一门非常通用的编程语言，拥有数以千计的第三方库，在人工智能、机器学习、自动化等方面有着广泛的应用。众所周知，Python是一门具有全球性的动态语言interpreterlock，比其他静态语言慢，为此，你可能会转向其他语言，如Java，C++，但是等等，今天我将分享一个可以让Python比C++更快的技术，然后决定是否使用它或不转动它。今天的主角是Numba。Numba是一个开源的JIT编译器，可以将Python和NumPy代码转换成快速的机器代码，从而提高运行速度。可以达到C或FORTRAN的速度。有那么难用吗？不不不，Soeasy，不需要更换Python解释器，不需要单独编译，甚至不需要安装C/C++编译器。只需将Numba提供的装饰器放在Python函数之上，Numba就会完成剩下的工作。一个简单的例子：fromnumbaimportjitimportrandom@jit(nopython=True)defmonte_carlo_pi(nsamples):acc=0foriinrange(nsamples):x=random.random()y=random.random()if(x**2+y**2)<1.0:acc+=1return4.0*acc/nsamplesNumba是为科学计算而设计的。与NumPy一起使用时，Numba会为不同的数组数据类型生成专用代码以优化性能：@numba。jit(nopython=True,parallel=True)deflogistic_regression(Y,X,w,迭代):foriinrange(迭代):w-=np.dot(((1.0/(1.0+np.exp(-Y*np.dot(X,w)))-1.0)*Y),X)returnw下面我们来看看同样的代码使用Numba和C++前后的性能对比。比如我们要找出1000万以内的所有素数，代码的算法逻辑是一样的：Python代码：importmathimporttimedefis_prime(num):ifnum==2:returnTrueifnum<=1ornotnum%2:returnFalsefordivinrange(3,int(math.sqrt(num)+1),2):ifnotnum%div:returnFalsereturnTruedefrun_program(N):total=0foriinrange(N):ifis_prime(i):total+=1returntotalif__name__=="__main__":N=10000000start=time。time()total=run_program(N)end=time.time()print(f"totalprimenumis{total}")print(f"cost{end-start}s")执行耗时：totalprimenumis664579cost47.386465072631836sC++代码如下如下：#include
