好的，各位观众老爷们，今天咱们来聊聊一个能让你的Python代码飞起来的秘密武器——JIT编译，特别是它与NumPy这对黄金搭档的奇妙结合，以及Numba这个“加速小能手”如何助他们一臂之力。准备好了吗？系好安全带，我们的速度之旅即将开始！🚀 第一幕：Python的“小遗憾”与JIT的“及时雨” Python，作为一门优雅而强大的语言，深受广大程序员的喜爱。它简洁的语法、丰富的库，简直就是编程界的瑞士军刀，无所不能。然而，就像所有事物都有两面性一样，Python也有一个让大家略感遗憾的地方——速度。 Python是一种解释型语言，这意味着它不像C/C++那样直接编译成机器码，而是由解释器逐行执行。这就像你请了一个翻译，每次读文章都要翻译一句，然后再理解一句。虽然灵活性很高，但是速度嘛…咳咳，你懂的。🐌 特别是涉及到大规模的数值计算时，Python的效率问题就更加凸显了。想象一下，你要处理一个巨大的矩阵，里面包含了成千上万的数字。如果用纯Python来做，那简直就是一场马拉松！ 这个时候，JIT（Just-In-Time）编译技术就像一场及时雨，拯救了我们于水火之中。JIT编译是一种混合 …
Pandas 与 Numba：JIT 编译加速自定义函数
好的，各位观众老爷们，大家晚上好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的段子手”的程序猿小李。今天咱们来聊聊一个既实用又有趣的话题：Pandas 与 Numba：JIT 编译加速自定义函数。 开场白：慢到怀疑人生的 Pandas？ 相信各位用 Pandas 处理过数据的朋友们都有过类似的体验：明明代码逻辑没啥问题，数据量也不算太大，但运行起来就像蜗牛爬树，慢到让你开始怀疑人生，甚至开始怀疑自己是不是选错了行业。🤯 “难道 Pandas 就这么慢吗？有没有什么办法能让它跑得飞快，像脱缰的野马一样？” 答案是：当然有！而且方法还不止一种。今天咱们就来重点聊聊其中一种“黑科技”—— Numba 的 JIT 编译加速 Pandas 自定义函数。 第一幕：什么是 Numba？它和 JIT 又是什么关系？ 要理解 Numba 如何加速 Pandas，我们首先要搞清楚两个概念：Numba 和 JIT。 Numba： 简单来说，Numba 是一个针对 Python 的开源 JIT (Just-In-Time) 编译器。它可以将 Python 代码（尤其是 NumPy 相关的代码）编译成机器码，从而大幅提 …