今天偶然看到的一篇文章提到 Python 中可以利用一个模块实现运行效率更高，甚至超过C。下面就来看一下它的用法

今天的主角是： Numba

这个是一个三方包，需要自己进行安装

pip install numba

使用方法

将numba 模块提供的装饰器函数 装饰在Python函数上面即可

import time
from numba import jit

@jit(nopython=True)
def m():
    for i in range(10000):
        for j in range(i):
            for k in range(j):
                # print(i, j, k)
                pass

start_time = time.time()
m()
end_time = time.time()
print(end_time-start_time)

上面代码装饰器的 @jit(nopython=True) 可以直接使用 njit代替，另外 range 函数可以使用 prange 来进一步加速哦，具体用法见如下代码：

import time
from numba import njit, prange

@njit
def m():
    for i in prange(10000):
        for j in prange(i):
            for k in prange(j):
                # print(i, j, k)
                pass

start_time = time.time()
m()
end_time = time.time()
print(end_time-start_time)

其他用法暂时不知，欢迎留言补充