说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比,Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
注意: 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上:SpeedUpYourAlgorithms-Numba
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码,C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行,Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python,由于解释器的存在,其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。
python由于它动态解释性语言的特性,跑起代码来相比java、c++要慢很多,尤其在做科学计算的时候,十亿百亿级别的运算,让python的这种劣势更加凸显。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中,一个办法就是采用 Numba 加速,刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ,文章主要介绍了两个例子,也是 Numba 的两大作用,分别是加速循环,以及对 Numpy 的计算加速。
你是不是曾经有这样的苦恼,python 真的太好用了,但是它真的好慢啊(哭死) ; C++ 很快,但是真的好难写啊,此生能不碰它就不碰它。老天啊,有没有什么两全其美的办法呢?俗话说的好:办法总是比困难多,大家都有这个问题,自然也就有大佬来试着解决这个问题,这就请出我们今天的主角: numba
python是一门高效动态编程语言,由于其采用简洁明了的语法以及灵活性深受大家欢迎。但是,这既是它最大的优势,也是最大的劣势。它的灵活性和无类型的高级语法可能会导致数据和计算密集型程序的性能不佳,因为运行本地编译代码要比运行动态解释代码快很多倍。
官方文档:http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器,经过numba编译的python代码(仅限数组运算),其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。
Python 本身是一门运行较慢的语言,因此对于计算场景,最好的优化方式就是优化代码写法。你可以使用现有的科学计算库:比如 Numpy 和 Scipy。但如果想要在不使用低级语言(如 CPython、Rust 等)实现扩展的前提下实现一个新的算法时,该如何做呢?
在编写Python代码时,性能优化是一个重要的考虑因素。今天我将介绍一些实用的技巧,帮助大家优化Python代码性能,并提供详细的代码示例。
Hi! 大家好,又和大家见面了。上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本,今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库,numpy是Python的数值计算扩展,专门用来处理矩阵,它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具,能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是,随着数据量的剧增,有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
因为近期要写嵌套for循环,由于运算量有点大,耗时比较久。所以就在谷歌上搜了搜有没有办法可以提升python for loop的速度,然后就发现了非常好用的模块:Numba
python作为一门编程语言,有非常大的生态优势,但是其执行效率一直被人诟病。纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢,因此很多对性能要求比较高的python库,需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块,再用python进行上层封装的方案。在前面写过的这篇博客中,介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案,这可以认为是一种“事前编译”的手段。但是本文将要介绍一种即时编译(Just In Time,简称JIT)的手段,也就是在临近执行函数前,才对其进行编译。以下截图来自于参考链接4,讲述了关于常见的一些编译场景的区别:
Numpy是在Python中非常常用的一个库,不仅具有良好的接口文档和生态,还具备了最顶级的性能,这个库很大程度上的弥补了Python本身性能上的缺陷。虽然我们也可以自己使用Cython或者是在Python中调用C++的动态链接库,但是我们自己实现的方法不一定有Numpy实现的快,这得益于Numpy对于SIMD等技术的深入实现,把CPU的性能发挥到了极致。因此我们只能考虑弯道超车,尝试下能否用自己实现的GPU的算法来打败Numpy的实现。
在处理大规模数据集或进行复杂计算时,利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术,可以方便地在 GPU 上执行计算。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速,并通过实例演示如何应用这些技术。
Python是当前最流行的编程语言,被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言,它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具,速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程,你可以享受:
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法,以提高程序的性能。在 NumPy 中,可以使用一些工具和技术来进行并行计算,充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算,并通过实例演示如何应用这些技术。
你还在为python代码运行速度慢而烦恼吗?本文将向你介绍一些python代码加速运行的技巧,相信这些技巧一定能够帮助你。
GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术,这得益于GPU计算的高度并行化。在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案,包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda,都是GPU加速的标志性Python库。这里我们重点推numba.cuda这一解决方案,因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数,在算法实现的灵活性上还比较欠缺;而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能,但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码,这显然是非常不Pythonic的解决方案。因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案,只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器,就可以在Python中用最Python的编程语法,实现GPU的加速效果。
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀,想必大家也都不陌生,但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方,尤其是对于较大的数据集而言,如果你没有适当地使用,那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。
numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器,这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。
使用Python写CUDA程序有两种方式: * Numba * PyCUDA
Python 是一种脚本语言,相比 C/C++ 这样的编译语言,在效率和性能方面存在一些不足。但是,有很多时候,Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。
Python 已经成为世界上最流行的编程语言,尤其在深度学习、数据科学等领域占据主导地位。但是由于其解释执行的属性,Python 较低的性能很影响它在计算密集(比如多重 for 循环)的场景下发挥作用,实在让人又爱又恨。如果你是一名经常需要使用 Python 进行密集计算的开发者,我相信你肯定会有下面的类似经历:
Python 是一个用途非常广泛的编程语言,拥有成千上万的第三方库,在人工智能、机器学习、自动化等方面有着广泛的应用,众所周知,Python 是动态语言,有全局解释器锁,比其他静态语言要慢,也正是这个原因,你也许会转向其他语言如 Java、C++,不过先等等,今天分享一个可以让 Python 比 C++ 还要快的技术,看完再决定要不要转吧。
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前,需要了解一些代码优化基本原则。
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前,需要了解一些代码优化基本原则。 第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标,“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此,优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。
在我先前的博文【图像配准】多图配准/不同特征提取算法/匹配器比较测试中,提到了图像融合的一种方式,相关代码如下:
之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法。还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy,相当于一个GPU版本的numpy。那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器,来写一个非常Pythonic的CUDA程序。
NumPy的创始人Travis,创建了CONTINUUM,致力于将Python大数据处理方面的应用。 推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为==机器码执行==,从而上百倍的提高程序的运算速度。
阅读完前两篇文章后,相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码,但是对计算密集型任务,仅仅使用前文的方法还是远远不够的,GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术,这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求,建议读者先阅读本系列的前两篇文章,甚至阅读英伟达官方的编程手册,熟悉CUDA编程的底层知识。当然,将这些优化技巧应用之后,程序将获得更大的加速比,这对于需要跑数小时甚至数天的程序来说,收益非常之大。
毫无疑问,Python是最流行的语言之一,其成功的原因之一是它为科学计算提供了广泛的报道。 在这里,我们仔细研究用于机器学习和数据科学的十大Python工具。学会这些,程序员年薪百万没问题,工资都快溢出银行卡。
在数学和物理学领域,总是充满了各种连续的函数模型。而当我们用现代计算机的技术去处理这些问题的时候,事实上是无法直接处理连续模型的,绝大多数的情况下都要转化成一个离散的模型再进行数值的计算。比如计算数值的积分,计算数值的二阶导数(海森矩阵)等等。这里我们所介绍的打格点的算法,正是一种典型的离散化方法。这个对空间做离散化的方法,可以在很大程度上简化运算量。比如在分子动力学模拟中,计算近邻表的时候,如果不采用打格点的方法,那么就要针对整个空间所有的原子进行搜索,计算出来距离再判断是否近邻。而如果采用打格点的方法,我们只需要先遍历一遍原子对齐进行打格点的离散化,之后再计算近邻表的时候,只需要计算三维空间下邻近的27个格子中的原子是否满足近邻条件即可。在这篇文章中,我们主要探讨如何用GPU来实现打格点的算法。
Python 语言的优点可以列举出许多,语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。但是世界上没有有完美的东西,python 一个明显缺点就是运行速度慢,至少跟 C 语言没法比。
PU(图形处理单元)最初是为计算机图形开发的,但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的,它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA,其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数,使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法,因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit()。
如果你是一名数据科学家,你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
Python 的运行速度确实没有 C 或者 Java 快,但是有一些项目正在努力让 Python 变得更快。
一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第3式,按调用函数分析代码运行时间
来源:Python与算法之美 一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第3
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