Python通常不是一种编译语言，你可能想知道为什么要使用Python编译器。Numba允许你为Python函数指定类型签名，从而在运行时启用编译。Numba动态编译代码的能力意味着你不会因此而抛弃Python的灵活性。这是向提供高生产率编程和高性能计算的

Python的最大优势也可能是它最大的弱点：它的灵活性和无类型的高级语法可能导致数据和计算密集型程序的性能不佳。—— 动态类型化解释语言。Numba，一个来自Anaconda的Python编译器，可以编译Python代码，以便在支持CUDA的GPU或多核C

案例对比分析了几种不同方法的运算速度，非常直观，可供参考。如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等，那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较，Dask完胜Python，而Numba打败Dask，那么Nu

最近我在观看一些SciPy2017会议的视频，偶然发现关于Numba的来历--讲述了那些C++的高手们因为对Gil Forsyth和Lorena Barba失去信心而编写的一个库。虽然本人觉得这个做法有些不妥，但我真的很喜欢他们所分享的知识。因为我发现自己

如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等，那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较，Dask完胜Python，而Numba打败Dask，那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在。将数值计算分成Num

几个月前，一位客户问我：“目前大数据分析中较快的Python数据结构对象是什么？ ”我总被问到类似的问题。其中有一些问题很难解决，通常需要多花一些时间才能找到合适的优化解决方案。我一般会在周末和晚上做这些事，并以此为乐。以前关于这个问题，我第一个简单的答案

numbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。Numba通过及时编译机制优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Pytho

python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。为

众所周知，Python和Java一样是基于虚拟机的语言，并不是像C/C++那样将程序代码编译成机器语言再运行，而是解释一行执行一行，速度比较慢。使用Numba库的JIT技术编译以后，可以明显提高程序的运行速度。首先，使用PyCharm安装Numba库，在P