Python ( numba) быстрее Си — серьёзно! Часть 1. Теория. Numba python как использовать?

Содержание

Эта функция направляет каждый токен на случайный подключенный узел. Если у текущего узла нет исходящих ребер, маркер пересылается случайному узлу.

Python Numba compiler (Make numerical code runs super fast)

Numba — это мощный компилятор J IT (Just-In-Time), который увеличивает скорость больших численных вычислений в Python. Он использует стандартную библиотеку LLVM для компиляции и оптимизации машинного кода во время выполнения. С помощью Numba некоторые численные алгоритмы в Python могут достичь скорости компилируемых языков, таких как C или FORTRAN. Это простой в использовании компилятор, который имеет множество преимуществ, таких как

Optimizing scientific code – Numba can be used along with NumPy to optimize the performance of mathematical calculations. For different types of numerical algorithms, arrays and layouts used, Numba generates specially optimized code for better performance.
Use across various platform configurations – Numba is tested and maintained across 200 platform configurations. It offers great flexibility as the main code can be written in Python while Numba handles the specifics for compilation at runtime. It supports Windows/Mac/Linux OS, Python 3.7-3.10, and processors such as Intel and AMDx86.
Parallelization – Numba can be used for running NumPy on multiple cores and to write parallel GPU algorithms in Python. Python is used across a variety of disciplines such as Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Science, etc., and across various industries such as finance, healthcare, etc. Using large data sets is the norm in such disciplines and Numba can help address the slow runtime speed due to the interpreted nature of Python.

Оглавление

Installing Numba

Вы можете установить Numba с помощью pip, запустите pip install numba в терминале. Если вы используете pip3 (с Python3), используйте pip3 install numba. Все зависимости, необходимые для Numba, также устанавливаются с помощью pip install. Вы также можете установить его с помощью conda, используя команду conda install numba. Если вам нужно установить Numba из исходного кода, вы можете клонировать репозиторий командой git clone git://github.com/numba/numba.git и установить его следующей командой: python setup.py install

Numba лучше всего работает при использовании с таблицами NumPy и для оптимизации таких конструкций, как циклы и функции. Использование его для простых математических операций не даст наилучшей производительности библиотеки. Самый распространенный способ использования Numba с кодом Python — это использование декораторов Numba для компиляции функций Python. Наиболее распространенным из этих декораторов является декоратор @jit.

Что такое и где он пригодится. Node js что это

Существует два режима компиляции, в которых работает декоратор Numba @jit: режим nopython и объектный режим. Режим nopython можно использовать, установив параметр nopython декоратора jit в True. В этом режиме вся функция компилируется в машинный код во время выполнения и выполняется без участия интерпретатора Python. Если параметр nopython не имеет значения True, по умолчанию используется объектная функция. Эта функция определяет и компилирует циклы функции во время выполнения, в то время как остальная часть функции выполняется интерпретатором Python. Обычно не рекомендуется использовать функцию объекта. На самом деле, функция nopython настолько популярна, что существует отдельный декоратор @njit, который использует ее по умолчанию, и вам не нужно отдельно указывать параметр nopython.

from numba import jit import numpy as np arr = np.random.random(size=(40,25)) @jit(nopython=True) #указывает Python оптимизировать следующую функцию def numba_xlogx(x): log_x = np. zeros_like(x) #массив для хранения значений лога for i in range(x. shape0): for j in range(x.shape1): log_xij = np.log(xij) return x * log_x arr_l = numba_xlogx(arr) print(arr:5,:5,"

«) print(arr_l:5,:5)

Recursion in Numba

Выход:

Numba может использоваться с рекурсивными функциями, где используется саморекурсия с явной аннотацией типа для используемой функции. В следующем примере показана реализация ряда Фибоначчи с рекурсивным вызовом. Функция fibonacci_rec вызывает сама себя и является саморекурсивной функцией.

как установить

Поскольку Numba в настоящее время ограничена саморекурсией, этот код будет выполняться без проблем.

Несколько лет назад у них были проблемы с установкой, теперь все решено: одинаково хорошо устанавливается как через pip install numba, так и через conda install numba. llvm подтягивается и устанавливается на него автоматически.

Чтобы ускорить работу функции, перед ее определением необходимо установить декоратор njit:

for i in range(n): s += sqrt(i) return s

Ускорение в 40 раз.

jit vs njit

Корень необходим, потому что иначе numba распознает сумму арифметической прогрессии(!) и вычисляет ее за постоянное время.

Ранее актуальной была только функция @jit (не @njit ). Дело в том, что в этой функции можно использовать операции, не поддерживаемые numbo: numbo достигает первой такой операции на высокой скорости, затем замедляется, и до конца функции выполнение продолжается на обычной скорости Python, даже если в функции больше ничего «запрещенного» нет (так называемая объектная операция), что очевидно абсурдно. Поскольку срок действия @jit уже истек, рекомендуется всегда использовать @njit (или полностью @jit(nopython=True)): В этом режиме numba генерирует исключения для таких позиций — лучше все равно переписать их, чтобы избежать потери скорости.

Делаем сами: адаптивный сайт. Адаптивная верстка сайта как сделать с помощью css и html?

Только часть функциональности Python и numba может быть использована в функциях с разгоном. Все операторы, функции и классы делятся на две части по отношению к numba: те, которые numba «понимает», и те, которые она «не понимает».

подмножество функционала питона, знакомое нумбе и
подмножество функционала numpy, знакомое нумбе.

Документация numba содержит два таких списка (с примерами):

нумба «понимает» питоновские списки с быстрым (амортизированное O(1)) добавлением в конец, которые «не понимает» numpy (правда, только однородные – из элементов одного типа),
numpy’евские массивы, которые отсутствуют в базовом питоне. Понимает также
кортежи (tuples): они могут, как и в обычном питоне, содержать элементы разных типов.
словари (dict): в numba своя реализация типизированного словаря. Все ключи должны быть одного типа, ровно как и значения. Питоновский dict нельзя передать в numba, зато нумбовский numba.typed.Dict можно создавать в питоне и передавать в/из нумбы (при этом в питоне он работает чуть медленнее питоновского).
с недавних пор str и bytes, правда, только в качестве входных параметров, создавать их (пока?) нельзя.

Заметные в этих списках:

Ни одна другая библиотека (в частности, scipy и pandas) не понимает его вообще.

важно!

Но даже того подмножества языка, которое понимается, достаточно, чтобы перегрузить большую часть кода для научных приложений, на которые ориентируется numba.

В разогнанных функциях глобальные переменные становятся константами: их значение фиксируется на момент компиляции функции (пример). =>Только разогнанные функции могут быть вызваны разогнанными функциями; не разогнанные функции не могут. (Хотя функции с разгоном могут вызываться как функциями с разгоном, так и функциями без разгона).

что умеет разгонять

Процесс, проект или продукт. Что такое продукт проекта

подмножество функционала питона, знакомое нумбе и
подмножество функционала numpy, знакомое нубме.

Документация numba содержит два таких списка (с примерами):

нумба «понимает» питоновские списки с быстрым (амортизированное O(1)) добавлением в конец, которые «не понимает» numpy (правда, только однородные – из элементов одного типа),
numpy’евские массивы, которые отсутствуют в базовом питоне. Понимает также
кортежи (tuples): они могут, как и в обычном питоне, содержать элементы разных типов.
с недавних пор str и bytes, правда, только в качестве входных параметров, создавать их (пока?) нельзя.

Заметные в этих списках:

Ни одна другая библиотека (в частности, scipy и pandas) не понимает его вообще.

важно!

сигнатуры

Не используйте глобальные переменные в функциях с разгоном (кроме констант).

Каждая функция numbe назначает один или несколько

Если выполняется функция с сигнатурой, указанной в декораторе, то первое выполнение уже будет быстрым: компиляция происходит, когда Python видит определение функции, а не когда она впервые выполняется. Подписей может быть несколько, и важен порядок их появления.

Предупреждение: этот последний метод не является перспективным. Авторы numba предупреждают, что синтаксис спецификации типов может измениться в будущем; @jit/@njit без подписей является более безопасным вариантом в этом отношении.

Подписи f.signatures появляются только тогда, когда Python их замечает, то есть после первого вызова функции, или когда они были определены вручную.

В дополнение к f.signatures, сигнатуры можно просмотреть через f.inspect_types() — помимо типов входных параметров, эта функция также показывает типы выходных параметров и типы всех локальных переменных.

Помимо типов входных и выходных параметров, типы локальных переменных могут быть заданы вручную:

from numba import int16, int32 @njit(int32(int16, int16), locals=) def f(x, y): z = y + 10 return x + z