Question

在python中使用numba.jit。

我可以将普通函数转换为jit-type并运行：

from numba import jit

def sum(a, b):
    return a+b

func = jit(sum)
print(func(1, 2))

如何对方法执行此操作？这样的事情（这不起作用，我知道为什么）。

from numba import jit

class some_class:
    def __init__(self, something = 0):
        self.number = something
    def get_num(self):
        return self.number

my_object = some_class(5)
func = jit(my_object.get_num)
print(my_object.func())

P.S。我也尝试过装饰，但是我可以将它用于导入的课程（那些我不能自己定义的课程），所以我正在研究这个。

Answer 1

你不能jit 绑定方法，但你可以jit未绑定方法（但只能在对象模式下）：

from numba import jit

class some_class:
    def __init__(self, something = 0):
        self.number = something
    def get_num(self):
        return self.number
    func = jit(get_num)

my_object = some_class(5)
print(my_object.func())
# 5

请注意，这并非使用nopython模式，因此您不应期望任何合理的加速。您可以将类本身设为jitclass（这意味着所有方法都是自动进行nopython-jitted），但它要求您键入属性：

import numba as nb

spec = [
    ('number', nb.int64),
]

@nb.jitclass(spec)
class some_class:
    def __init__(self, something):
        self.number = something
    def get_num(self):
        return self.number

my_object = some_class(5)
print(my_object.get_num())

但对于更复杂的类，使用jitclass将变得非常困难（或不可能）。根据我的经验，最好的方法是简单地从方法中调用jitted函数：

from numba import njit  # like jit but enforces nopython-mode!

@njit
def my_func(val):
    return val  # this example is a bit stupid, I hope your real code does more!

class some_class:
    def __init__(self, something = 0):
        self.number = something
    def get_num(self):
        return my_func(self.number)

my_object = some_class(5)
print(my_object.get_num())

这取决于您的类和/或方法应该使用哪种方法的复杂程度。在你的情况下，我根本不会使用numba，因为只有不足以计算昂贵的东西来补偿numba和jit开销。如果它有点复杂，我会使用jitclass，如果它更复杂，我将使用从函数方法中调用的jitted函数。就个人而言，我永远不会使用jit作为方法，因为这隐含地需要对象模式，所以jitted函数可能比unjitted函数慢。

顺便说一句：在Python中，您通常使用property代替get_*或set_*函数...

如何使用方法

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