Python的主要缺点之一是执行速度较慢。尽管Python有许多优点，但这种缺点对处理大规模内存密集型项目的开发人员有重要影响。然而，如果我们能够使用Numba将Python代码的执行速度提高90%，那会怎么样呢？这就是Numba的作用。

Numba是一种高性能的即时编译器，可以将你的Python函数在运行时转换为优化的机器代码。它主要用于科学计算，并与NumPy库搭配使用效果最佳。然而，Numba也可以用于执行时间较长的普通Python函数，这意味着它非常适合处理循环操作！

安装Numba非常简单，只需通过pip命令进行安装即可。通常情况下，我们可以使用一系列装饰器将Numba与我们的函数一起使用。当我们调用这些装饰器时，其中的代码将被编译成机器代码，实现即时编译从而提高执行速度。

下面我们将通过一个实例来演示一下。Cos3z +cos(-5x=9+(-{(5x+3)=36，5x-52+3-3=36)，D=(2-45(39=4+20-39=78，D=28。我们将展示一个执行时间较长的循环密集型函数，并使用Numba进行装饰观察会发生什么？

以下代码用于计算给定参数范围内所有质数的总和。当我们在没有任何装饰器的情况下运行代码时，需要大约16秒才能得到结果，这是非常耗时的。

然而当我们使用Numba进行装饰时会发生什么呢？现在让我们使用@njit装饰器将其应用于我们的函数，经过装饰后执行时间仅需1秒，比正常执行时间快了16倍。以百分比计算，经过Numba装饰后的函数比普通函数执行速度快了93.5%。虽然性能可能会有所差异，但差距总是非常显著的！Numba装饰器的本质是将装饰的函数编译成可以在没有Python解释器的情况下运行的代码，这是推荐和最佳的方法，可以将代码引导至更高的性能。

除了@njit装饰器外，Numba还提供了许多其他装饰器，可在不同的情况下使用。然而，在本文中，我们不会深入讨论这些内容。

Numba最适合用于需要大量使用数学运算NumPy或循环的程序，然而在Numba无法理解代码的情况下不应使用它。

一个典型的例子就是Numba。Numba无法理解其中的函数，误用Numba会导致装饰器增加额外的编译时间，从而导致执行速度变慢。Python一直以来都备受诟病的问题之一是执行速度较慢，尽管Python一直在不断改进，但与其他编程语言相比，速度仍然存在较大差距。Numba是一款改变游戏规则的快速编译工具，为Python增加了更多的力量，在各个方面都处于主导地位。推荐阅读《Python从入门到精通（第3版）》，该书从初学者的角度出发，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例详细介绍了使用Python进行程序开发所需掌握的各方面技术。

全书共分为27章，包括初识Python、Python语言基础、运算符与表达式、流程控制语句、列表和元组、字典和集合、字符串等内容。本书还介绍了Python中使用正则表达式、函数、面向对象程序设计、模块、文件及目录操作、操作数据库、使用进程和线程、网络编程、异常处理及程序调试、Pygame游戏编程、推箱子游戏、网络爬虫开发、火车票分析助手、数据可视化、京东电商销售数据分析与预测、Web编程、Flask框架、e起去旅行网站、Python自动化办公、AI图像识别工具等内容。

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