Question

我正在使用此功能：

def read_example(water_bound, filename, conditions):

    f = open(filename,"r")
        for i in range(0, conditions):

            lines = f.readline()

            test = map(int, lines.split('            '))

            water_bound.append( test[0]-1 )

我希望能够将其与numba一起使用。据我所知here，我必须在我的函数声明之前添加这一行：

@jit('void(int32[:], c_string_type, int32 )',nopython=True)

但是，我收到了这个错误：

NameError：name＆＃39; c_string_type＆＃39;未定义

Answer 1

你应该看看numba documentation，它解释了支持哪些python功能。这些是nopython模式支持的功能（与python相比实际上加快了速度）：

大多数语言结构都是（for，if等），包括生成器
（差不多）每个数字类型
元组
同类列表
很多数学和numpy的东西

但不支持文件i / o。因此，您需要jit您的功能，但它会以nopython模式失败。

只要分析一下你的功能就会明确表示你不会加速：

文件I / O将回退到python（慢）模式：
```
f = open(filename,"r")
```
这个for循环适用于nopypthon模式，因为它受支持（如果循环中的所有内容都可以用numba构造编译）：
```
for i in range(0, conditions):
```
不幸的是，readline又是文件I / O，不受支持：
```
    lines = f.readline()
```
split之类的字符串操作无法以nopython模式编译：
```
    test = map(int, lines.split('            '))
```
如果（且仅当）您的列表water_bound仅包含数字，并且您想要附加另一个数字，它应该有效（请参阅numba list reference）但是使用字符串我无法获取它用nopython编译的计算机。
```
    water_bound.append( test[0]-1 )
```

所以你可以jit你的功能，但是因为它回退到python模式你不需要打扰signatures（因为它们只有在你进入快速时才开始重要nopython模式）很可能你不会看到任何速度优势：

from numba import jit
@jit
def read_example_numba(water_bound, filename, conditions):
    f = open(filename,"r")
    for i in range(0, conditions):
        lines = f.readline()
        test = map(int, lines.split('            '))
         water_bound.append( test[0]-1 )

在我的计算机上带有一些随机生成的文件：

使用jit：10000循环，最佳3：78.1 ms每循环
没有jit：10000循环，最好是每循环3：71.4 ms

你应该看看Numba Documentation Examples他们展示哪种功能可以加速。

Numba。如何打开文件

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