Python高级技术之：`Python`的`JIT`编译器：`Numba`库的即时编译原理和性能提升。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷，晚上好！今天咱们聊点硬核的，关于Python加速的秘密武器——Numba。别怕，我保证用最接地气的方式，把这玩意儿给您掰开了揉碎了讲清楚。

先声明，我不是魔术师，Numba也不是仙丹。它能让你的Python代码跑得更快，但不是所有代码都能像坐火箭一样。它就像一个聪明的翻译，把你的Python代码翻译成机器能直接理解的语言，从而避免了解释器的慢吞吞的翻译过程。

Part 1: Python慢在哪儿？解释器的锅！

咱们先来回顾一下，Python为啥有时候显得有点“笨重”。这主要得归咎于它的解释器。

Python是一种解释型语言，这意味着你的代码不是直接运行在硬件上的，而是先由解释器一行一行地读取，然后再执行。这个过程就好比：

你（Python代码）：说了一堆话（代码）。
解释器（Python解释器）：一边听你说，一边翻译成机器能听懂的语言，然后再告诉机器去做。

这个“翻译”的过程，消耗了不少时间。而且，Python是动态类型的，这意味着变量的类型是在运行时确定的。这又给解释器增加了额外的负担。

举个例子：

def add(x, y):
  return x + y

a = 1
b = 2
result = add(a, b)
print(result)

a = 1.5
b = 2.5
result = add(a, b)
print(result)

在这个简单的例子里，add函数既可以处理整数，也可以处理浮点数。每次调用add的时候，解释器都要检查x和y的类型，然后才能进行加法运算。这在编译型语言（比如C++）中，类型是预先声明好的，编译器可以直接生成针对特定类型的机器码，效率自然更高。

Part 2: Numba：救星驾到！

Numba是一个开源的JIT（Just-In-Time）编译器，专门为Python设计，尤其是科学计算领域。它的作用就是把某些Python函数“编译”成机器码，从而绕过了解释器，直接在硬件上运行。

你可以把Numba想象成一个超级翻译，它不是一句一句地翻译，而是一次性把整个函数翻译好，然后直接交给机器去执行。

Numba的基本用法：@jit装饰器

Numba最简单的用法就是使用@jit装饰器。只需要在你的函数前面加上@jit，Numba就会尝试将这个函数编译成机器码。

from numba import jit
import time

@jit
def add(x, y):
  return x + y

start = time.time()
for i in range(1000000):
  add(1, 2)
end = time.time()
print(f"Numba 加速后: {end - start} 秒")

def add_no_numba(x, y):
  return x + y

start = time.time()
for i in range(1000000):
  add_no_numba(1, 2)
end = time.time()
print(f"没有 Numba: {end - start} 秒")

运行上面的代码，你会发现，加了@jit的add函数，运行速度明显快很多。

Part 3: Numba的工作原理：编译流程

Numba的编译流程大致如下：

类型推断： Numba首先会尝试推断函数的参数类型。如果Numba能够确定参数的类型，它就可以生成针对特定类型的机器码。
生成LLVM IR： Numba会将Python代码转换成LLVM IR（Intermediate Representation）。LLVM IR是一种中间表示形式，可以被LLVM编译器优化和编译成机器码。
LLVM编译： LLVM编译器会将LLVM IR编译成机器码。这个过程包括优化、指令选择、寄存器分配等。
执行： 编译后的机器码就可以直接在硬件上运行了。

这个过程就像一个工厂的生产线：

原材料（Python代码）
加工车间1（类型推断）
加工车间2（LLVM IR生成）
加工车间3（LLVM编译）
成品（机器码）

Part 4: Numba的两种编译模式：Eager 和 Lazy

Numba有两种编译模式：

Eager Mode（预先编译）： 通过指定函数的签名，告诉Numba函数的参数类型和返回类型。这样Numba会在函数定义的时候就进行编译。
Lazy Mode（延迟编译）： 这是默认模式。Numba会在函数第一次被调用的时候才进行编译。

Eager Mode的优点：

更快的启动速度。因为函数在定义的时候就已经编译好了，所以第一次调用的时候不需要等待编译。
更强的类型检查。如果在编译时发现类型错误，Numba会立即报错。

Eager Mode的缺点：

需要手动指定函数签名，比较麻烦。
如果函数被多次调用，每次调用都使用不同的参数类型，可能会导致Numba生成多个版本的机器码，增加内存占用。

Lazy Mode的优点：

使用简单，不需要手动指定函数签名。
可以处理多种参数类型。

Lazy Mode的缺点：

第一次调用的时候需要等待编译，启动速度较慢。
类型检查发生在运行时，可能会导致程序崩溃。

Eager Mode的用法：

from numba import jit, int32, float64

@jit(int32(int32, int32))  # 指定参数类型和返回类型
def add(x, y):
  return x + y

print(add(1, 2))

上面的代码中，int32(int32, int32)指定了add函数的参数类型是两个int32，返回类型是int32。

Part 5: Numba支持的数据类型

Numba支持多种数据类型，包括：

整数：int8, int16, int32, int64
浮点数：float32, float64
复数：complex64, complex128
布尔值：boolean
数组：Numpy数组
字符串：有限支持

如果你的代码使用了Numba不支持的数据类型，Numba会回退到Python解释器，这意味着你的代码不会被加速。

Part 6: Numba的优化技巧

要想让Numba发挥最大的威力，需要掌握一些优化技巧。

尽量使用Numpy数组： Numba对Numpy数组的支持非常好。尽量使用Numpy数组代替Python列表。
避免使用Python对象： Numba擅长处理数值计算，对于Python对象（比如字符串、字典）的处理效率不高。尽量避免在Numba加速的函数中使用Python对象。
循环展开： 对于一些简单的循环，可以手动展开，以减少循环的开销。
内联函数： 对于一些短小的函数，可以内联到调用函数中，以减少函数调用的开销。
使用@vectorize： 对于一些可以并行计算的函数，可以使用@vectorize装饰器，让Numba自动生成SIMD指令，提高计算速度。
使用@guvectorize： 对于一些需要在Numpy数组上进行操作的函数，可以使用@guvectorize装饰器，让Numba自动生成并行计算的代码。

@vectorize 的例子：

from numba import vectorize
import numpy as np

@vectorize(['float64(float64, float64)'])
def add(x, y):
  return x + y

a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = np.array([4.0, 5.0, 6.0])
result = add(a, b)
print(result)  # 输出 [5. 7. 9.]

在这个例子中，@vectorize装饰器告诉Numba，add函数可以对数组中的每个元素进行并行计算。

@guvectorize 的例子：

from numba import guvectorize
import numpy as np

@guvectorize(['void(float64[:], float64[:], float64[:])'], '(n),(n)->(n)')
def add_arrays(x, y, out):
  for i in range(x.shape[0]):
    out[i] = x[i] + y[i]

a = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
b = np.array([[7.0, 8.0, 9.0], [10.0, 11.0, 12.0]])
result = np.empty_like(a)
add_arrays(a, b, result)
print(result)

在这个例子中，@guvectorize装饰器告诉Numba，add_arrays函数可以对Numpy数组进行并行计算。(n),(n)->(n)指定了函数的输入输出的形状。

Part 7: Numba的局限性

Numba虽然强大，但也有一些局限性：

并非所有Python代码都能加速： Numba主要擅长处理数值计算，对于一些复杂的Python代码，可能无法加速。
编译时间： Numba的编译需要一定的时间。对于一些短小的函数，编译的开销可能会超过加速带来的收益。
调试困难： Numba编译后的代码难以调试。如果你的代码出现错误，可能需要花更多的时间来定位问题。
对Python标准库的支持有限： Numba对Python标准库的支持有限。如果你的代码使用了Numba不支持的库，可能需要自己实现。

Part 8: Numba与其他加速工具的比较

除了Numba，Python还有其他一些加速工具，比如Cython、PyPy等。

Cython： Cython是一种静态类型的Python扩展语言。你可以使用Cython编写Python代码，并将其编译成C代码，从而提高运行速度。Cython的优点是灵活性高，可以访问C/C++代码。缺点是学习曲线较陡峭，需要手动编写C代码。
PyPy： PyPy是一个Python解释器的替代品。它使用JIT编译技术，可以在运行时将Python代码编译成机器码。PyPy的优点是兼容性好，可以运行大部分Python代码。缺点是对一些C扩展的支持不好，可能会导致程序崩溃。

工具	优点	缺点	适用场景
Numba	使用简单，只需要添加`@jit`装饰器。对Numpy数组的支持非常好。编译速度快。	并非所有Python代码都能加速。调试困难。对Python标准库的支持有限。	数值计算，科学计算，机器学习。需要对性能进行优化的Python代码。
Cython	灵活性高，可以访问C/C++代码。可以将Python代码编译成C代码，提高运行速度。	学习曲线较陡峭，需要手动编写C代码。编译速度慢。	需要访问C/C++代码的Python程序。需要对性能进行极致优化的Python程序。
PyPy	兼容性好，可以运行大部分Python代码。使用JIT编译技术，可以在运行时将Python代码编译成机器码。	对一些C扩展的支持不好，可能会导致程序崩溃。启动速度慢。	通用Python程序。需要提高性能，但又不想修改代码的Python程序。

Part 9: 总结与建议

Numba是一个强大的Python加速工具，可以显著提高数值计算的性能。但是，Numba并非万能的，需要根据具体情况选择使用。

建议：

对于需要进行大量数值计算的代码，可以尝试使用Numba加速。
在使用Numba之前，先对代码进行性能分析，找出瓶颈所在。
掌握Numba的优化技巧，以充分发挥其威力。
不要过度依赖Numba。有时候，改进算法比使用加速工具更有效。

总而言之，Numba是一个值得学习和使用的Python加速工具。掌握了Numba，你就可以让你的Python代码跑得更快，更高效。

今天的讲座就到这里。感谢各位的观看！希望大家有所收获！如有疑问，欢迎提问。

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