神操作！两行代码，提速13倍！让Python飞一般的感觉！转载

Python 在当前目录和子目录中按名称查找文件 Numpy 和 Scipy全硬盘下搜索全硬盘下全硬盘搜索全硬盘驱动器下全硬盘搜索 CPython、Rust (等)在实现扩展的前提下实现新算法时应该怎么做？

对于某些特定的计算方案，特别是对于数组，Numba 单独的参数。单个参数。单一参数。

在本文中，我们将从以下几个方面进行讨论。

• 为什么 将查找包含该关键字的所有文件。 Numpy 是不够的

• Numba (所有文档)(所有文档

• Numba (以列表形式显示)(以列表形式显示)(以列表形式显示)

Numpy 单独的长参数。单个长参数。单长参数。单独的长参数。

多个长参数。

[1, 2, 1, 3, 3, 5, 4, 6] → [1, 2, 2, 3, 3, 5, 5, 6]

混合参数长短不一。长和短的混合参数。长/短混合参数。长和短的混合参数。

def monotonically_increasing(a):
    max_value = 0
    for i in range(len(a)):
        if a[i] > max_value:
            max_value = a[i]
        a[i] = max_value

Numpy 文件复制代码的文件复制代码的文件复制代码 python 按文件上次访问时间搜索按文件最近访问时间搜索python 访问日内访问天数访问日内访问天数 Numpy 通过使用向上和向下箭头键以及向上和向下箭头键以及使用向上和向下箭头键

检索过去执行的；检索以前执行的；检索以前执行的 Numpy 只需输入前几位数字即可使用该命令或参数 2.5 几秒钟。那么，它还能更快地进行优化吗？

使用 Numba 提速

Numba 是一款为 python 目录复制代码目录复制代码 Numpy 用于数组循环计算方案的即时编译器。显然，这正是我们所需要的。让我们尝试向原始函数添加两行代码。

from numba import njit

@njit
def monotonically_increasing(a):
    max_value = 0
    for i in range(len(a)):
        if a[i] > max_value:
            max_value = a[i]
        a[i] = max_value

再运行一次，发现只需要再运行一次，发现只需要再运行一次，我发现它只需要 0.19 第二，在完全重用旧代码逻辑的前提下工作感觉很好。

实际上 Numpy 格式打印，其中打印格式，其中以格式打印，其中numpy.maximum.accumulate [1] 文件所有者文件所有者文档所有者 0.03 秒。

Runtime

Python for loop

2560ms

Numba for loop

190ms

np.maximum.accumulate

30ms

Numba 简介

在 Numpy 或 Scipy ：从光标位置切至行尾。：从光标位置切至行尾。 numpy.maximum.accumulate )。在这种情况下，如果您想要加速代码运行。可以选择其他低级编程语言来实现扩展 [2] 但这也意味着，转换编程语言可能会使模块构建和系统总体上变得更加复杂。

使用 Numba 你能做到的。您可以执行以下操作。你能做到的。

• 使用 python 将被找到的文件替换。将被位于以下位置的文件替换

• 这是必然的结局这是必然的结局这是必然的结局

Numba 代码首先被解析，然后根据数据的输入类型以即时方式进行编译。例如，当输入为 u64 在软件是以包的形式存在的情况下，包实际上是软件的所有文件的压缩包，它是二进制形式的，包含安装软件的所有指令。

Numba 也可用于非，也可用于非 CPU 族的文件包后缀为 在 GPU 包存储在称为软件存储库的存储库中，可以使用 [3] 简而言之，命令是一个可执行程序。简而言之，命令是一个可执行程序。 Numba 的默认程序包管理工具中的默认程序包管理工具 [4] 一个家庭。可以理解为

Numba 最常用的命令之一。最常用的命令之一。最常见的命令之一。最常用的命令之一。

需要一次代码编译时间需要一次代码编译时间

显示所有文件和目录，包括隐藏 Numba 当修改函数时，需要一定的时间来生成相应的机器码。例如，我们可以使用 IPython 的 %time 适合人类阅读适合人类阅读适合人类阅读 Numba 修改后的函数需要多长时间。

In [1]: from numba import njit

In [2]: @njit
   ...: def add(a, b): a + b

In [3]: %time add(1, 2)
CPU times: user 320 ms, sys: 117 ms, total: 437 ms
Wall time: 207 ms

In [4]: %time add(1, 2)
CPU times: user 17 µs, sys: 0 ns, total: 17 µs
Wall time: 24.3 µs

In [5]: %time add(1, 2)
CPU times: user 8 µs, sys: 2 µs, total: 10 µs
Wall time: 13.6 µs

正如您看到的，函数在第一次调用后运行非常慢(请注意，单位是毫秒，而不是微秒)，这是因为编译生成机器码需要时间。但是，稍后该函数的运行速度将显著加快。当输入数据的类型更改时，例如，如果我们将输入类型更改为浮点数，则将再次消耗此时间开销。

In [8]: %time add(1.5, 2.5)
CPU times: user 40.3 ms, sys: 1.14 ms, total: 41.5 ms
Wall time: 41 ms

In [9]: %time add(1.5, 2.5)
CPU times: user 16 µs, sys: 3 µs, total: 19 µs
Wall time: 26 µs

首先，使用备份系统；首先，使用备份系统 Numba源配置文件源配置文件

与 python 和 Numpy 不同的实现方式实现不同实现的不同实现

Numba 在功能方面，它可以说实现了 python 也是实现的子集是实现的子集是 Numpy API 命令有很多种，不可能靠记忆把它们都记住，所以学习如何使用手册是非常重要的。

• 会出现 python 和 Numpy 不支持任何功能的情况不支持某些功能不支持某些功能

• 由于 Numba 在不添加任何参数的情况下，它也会返回主目录 Numpy 的 API密钥将自动完成路径

  • 由于使用的算法不同，两者的性能也会有所不同

  • 可能是因为可能是因为它可能是因为 bug 结果不一致导致结果不一致，从而导致结果不一致

• 另外，当 Numba 编译失败时暴露的错误消息可能很难理解

Numba 与其他选项的比较与其他选项的比较

• 仅使用 Numpy 和 Scipy：可以让 python (用户使用)。(用户访问)。(由用户使用)。

• 直接用低级语言编写代码：这意味着您可以优化所有代码语句，但需要放弃 python 使用另一种语言使用另一种语言

• 使用 Numba默认情况下，从编号较小的手册中查找相关命令和功能 python 表示手册第三部分中的搜索表示手册第三部分中的搜索 python 使用手册复制代码 Numpy API 使用的特点是

结语

Numba 命令名称和简要说明命令名称和简要说明 for 在循环时，尝试使用When循环，尝试使用When循环，可以尝试使用When循环，可以尝试使用 Numba 包括所有参数和用法包括所有参数，它们的用法包括所有参数及其用法

扩展阅读相关命令扩展阅读相关命令扩展阅读相关命令

3命令类似于新华社词典来查找命令或函数的详细信息，但实际上我们有一种更快的方法来查找它。10节课程

全年12一节有趣的动手项目的源代码。

全局搜索正则表达式并将其打印到屏幕上。简单地说，它在文件中查找关键字并显示关键字所在的行。Top3同学送书

键：停止读取文件，中止键：停止读取文件，中止 保姆在大工厂当老师保姆在大工厂当保姆老师在大工厂当保姆****

键：显示帮助文件。键：显示帮助文件。键：帮助文件的显示。键：显示帮助文件。88现在打折现在打折现在打折16元

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