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架构师大咖，打造有价值的架构师交流平台。分享架构师干货、教程、课程、资讯。架构师大咖，每日推送。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？
对于某些特定的、尤其是针对数组的计算场景，Numba 可以显著加快代码的运行速度。在使用时，我们有时候需要调整一下原始代码，而有时候却又不需要做任何改动。当它真正起到作用时，效果将会非常明显。
在本篇文章中，我们会谈及以下几方面：
- Numba 是如何在很高的层次上来对你的代码运行造成影响的
Numpy ”爱莫能助“的时刻
假设你想要将一个非常大的数组转变为按递增顺序排序：很好理解，就是将元素按值的大小升序排列，如：
[1, 2, 1, 3, 3, 5, 4, 6] → [1, 2, 2, 3, 3, 5, 5, 6]
以下是一个简单的就地转换方式：
def monotonically_increasing(a):
max_value = 0
for i in range(len(a)):
if a[i] > max_value:
max_value = a[i]
a[i] = max_value
Numpy 运行很快，是因为它可以在不调用 python 自身解释器的前提下完成所有计算。但对于上面这个场景（python 中的循环），就会暴露出一个问题：我们会失去 Numpy 得天独厚的性能优势。
对一个含有一千万个元素的 Numpy 数组使用上面的函数进行转换，在我的电脑上需要运行 2.5 秒。那么，还可以优化得更快吗？
使用 Numba 提速
Numba 是一款为 python 打造的、专门针对 Numpy 数组循环计算场景的即时编译器。显然，这正是我们所需要的。让我们在原有函数的基础上添加两行代码试试：
from numba import njit
@njit
def monotonically_increasing(a):
max_value = 0
for i in range(len(a)):
if a[i] > max_value:
max_value = a[i]
a[i] = max_value
再次运行，发现仅需要 0.19 秒，在完全重用旧代码逻辑的前提下，感觉效果还不错。
实际上 Numpy 也有一个特殊的函数可以解决这种场景（但是会修改原有函数的代码逻辑）：`numpy.maximum.accumulate`[1] 。通过使用它，函数的运行时长会缩短至 0.03 秒。
| Runtime |
|---|
Python for loop | 2560ms |
Numba for loop | 190ms |
np.maximum.accumulate | 30ms |
Numba 简介
在 Numpy 或 Scipy 中找到目标函数，可以很快解决常见的计算问题。但是如果函数不存在呢？（比如刚刚的 numpy.maximum.accumulate）。这种情况下如果想加速代码运行。可能会选择其他低级的编程语言来实现扩展[2]，但这也意味着切换编程语言，会让模块构建和系统总体变得更复杂。
使用 Numba 你可以做到：
- 使用 python 和拥有更快编译速度的解释器运行同一份代码
Numba 首先会解析代码，然后根据数据的输入类型以即时的方式编译它们。例如，当输入是 u64 数组和浮点型数组时，分别得到的编译结果是不一样的。
Numba 还可以对非 CPU 的计算场景生效：比如你可以 在 GPU 上运行代码[3]。诚然，上文中的示例只是 Numba 的一个最小应用，官方文档[4]中还有很多特性可供选择。
Numba 的一些短板
需要一次代码编译耗时
当第一次调用 Numba 修饰的函数时，它需要花费一定的时间来生成对应的机器代码。比如，我们可以使用 IPython 的 %time 命令来计算运行一个 Numba 修饰的函数需要花费多长时间：
In [1]: from numba import njit
In [2]: @njit
...: def add(a, b): a + b
In [3]: %time add(1, 2)
CPU times: user 320 ms, sys: 117 ms, total: 437 ms
Wall time: 207 ms
In [4]: %time add(1, 2)
CPU times: user 17 µs, sys: 0 ns, total: 17 µs
Wall time: 24.3 µs
In [5]: %time add(1, 2)
CPU times: user 8 µs, sys: 2 µs, total: 10 µs
Wall time: 13.6 µs
可以看到，函数第一次调用后运行非常慢（注意单位时毫秒而不是微秒），这就是因为它需要时间来编译生成机器代码。不过函数后面的运行速度会显著提升。这种时间成本在输入数据的类型发生变化时会再次消耗，比如，我们将输入类型换为浮点数：
In [8]: %time add(1.5, 2.5)
CPU times: user 40.3 ms, sys: 1.14 ms, total: 41.5 ms
Wall time: 41 ms
In [9]: %time add(1.5, 2.5)
CPU times: user 16 µs, sys: 3 µs, total: 19 µs
Wall time: 26 µs
计算两数之和当然不需要启用 Numba，这里用这个案例是因为能够比较容易地看出编译所需的时间成本。
与 python 和 Numpy 的不同实现方式
Numba 在功能方面可以说是实现了 python 的一个子集，也可以说是实现了 Numpy API 的一个子集，这将会导致一些潜在的问题：
- 会出现 python 和 Numpy 部分特性都不支持的情况
- 由于 Numba 重新实现了 Numpy 的 API，在使用时可能会出现以下情况
- 另外，当 Numba 编译失败时，其暴露的错误信息可能会很难理解
Numba 与其他选项的对比
- 仅使用 Numpy 和 Scipy：可以让 python 代码运行时达到其他语言编译器的速度，但是对于某些循环计算的场景不生效
- 直接使用低级语言编写代码：这意味着你可以优化所有的代码语句，但是需要抛弃 python 使用另一门语言
- 使用 Numba：可以优化 python 循环计算的场景，但是对于某些 python 语言本身和 Numpy API 的特性使用会受到限制
结语
Numba 最棒的地方在于尝试起来非常简单。因此每当你有一个做一些数学运算且运行缓慢的 for 循环时，可以尝试使用 Numba ：运气好的话，它只需要两行代码就可以显著加快代码运行速度。
参考资料
[1]numpy.maximum.accumulate: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ufunc.accumulate.html
[2]其他低级的编程语言来实现扩展: https://pythonspeed.com/articles/rust-cython-python-extensions/
[3]在 GPU 上运行代码: https://numba.readthedocs.io/en/stable/cuda/index.html
[4]官方文档: https://numba.readthedocs.io/en/stable/user/index.html
[5]参考原文: https://pythonspeed.com/articles/numba-faster-python
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