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在《用PyPy加速Python程序》中我们看到,PyPy通过JIT技术可以将Python的运行速度平均提高3-4倍。但即便是提升后,Python的执行速度依然无法与C/C++/Rust同日而语。并且PyPy对Python程序的优化对开发者来说完全是个黑盒,我们不能指定优化的部分,更不知道PyPy优化了哪里。Numba可以一定程度上解决了PyPy的上述问题。按照Numba的说法,经过Numba优化过的数值算法,其运行速度媲美C和Fortran。今天我们就来看一下如何用一行代码将Python的性能提升至C语言的水平。
原文地址:https://jarod.blog.csdn.net/article/details/128042452