TGViewer
Разъяснивший Python Разъяснивший Python @python_pssss · 6.97K subscribers
Post #4749 298
Ускорение работы Numba и кода NumPy

Если вам нужно ускорить обработку NumPy или просто сократить использование памяти, попробуйте компилятор Numba just-in-time. С его помощью можно писать код на языке Python, который во время выполнения компилируется в машинный код. Это позволяет получить прирост скорости, сопоставимый с приростом, который можно получить на C, Fortran или Rust.

По крайней мере, так считается в теории. На практике же код на Numba может быть не быстрее, чем эквивалент NumPy. Но если лучше понимать, как работают процессоры, можно добиться большего. Эти знания помогут более широко использовать любой компилируемый язык.

Читать...

Разъяснивший Python
Хабр Чтобы ускорить работу Numba и кода NumPy, нужно понять, как работают процессоры Если вам нужно ускорить обработку NumPy или просто сократить использование памяти, попробуйте компилятор Numba just-in-time . С его помощью можно писать код на языке Python, который во время...
More from @python_pssss
  1. Sep 23, 2026Сложение списков Не всегда операторы в python ведут себя так, как мы привыкли. Например сл…
  2. Sep 22, 2026Использование подчеркивания в REPL Вы можете получить результат последнего выражения в Pyt…
  3. Sep 21, 2026Настраиваемый логгер-декоратор Начнем с примера использования. Так мы не перегружаем внима…
  4. Sep 21, 2026Замена переменных на месте Этот аккуратный трюк поможет сэкономить несколько строк кода. Р…
  5. Sep 20, 2026List Comprehensions List comprehension может заменить неэстетичные циклы, используемые для…
  6. Sep 20, 2026Data classes Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть неско…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →