Python Numba 中的并行化优化：prange 与 Threading/OpenMP 的底层实现 各位听众，大家好！今天我们来深入探讨 Python Numba 库中并行化优化的一个关键工具：prange。我们将分析 prange 的作用、用法，并深入了解其与底层线程模型（Threading 和 OpenMP）的关系，以及如何在实际应用中有效利用 prange 实现性能提升。 Numba 简介与并行化的必要性 Numba 是一个 Python 的即时 (JIT) 编译器，可以将 Python 和 NumPy 代码编译为机器码，从而显著提高执行速度。它特别适用于数值计算密集型任务，例如科学计算、数据分析和机器学习。 Python 解释器 (CPython) 由于全局解释器锁 (GIL) 的存在，限制了多线程在 CPU 密集型任务中的并行性。GIL 允许同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码，这使得 Python 原生的 threading 模块在处理计算密集型任务时，无法充分利用多核 CPU 的优势。 Numba 通过绕过 Python 解释器和 GIL 来解决这个问题。 …