Numba.

Numba (http://numba.pydata.org/) — это компилятор для Python, поддерживающий NumPy (он является динамическим — just-in-time (JIT)). Компилирует аннотированный код Python (и NumPy) для LLVM (Low-Level Virtual Machine) (http://llvm.org/) с помощью особых декораторов. Вкратце, Numba использует LLVM для компилирования кода Python в машинный код, который может быть нативно выполнен во время работы программы.

Если вы используете Anaconda, установите Numba с помощью команды conda install numba. Если нет, установите его вручную. Вы должны заранее установить NumPy и LLVM (перед Numba).

Проверьте, какая версия LLVM вам нужна (на странице PyPI для llvmlite по адресу https://pypi.python.org/pypi/llvmlite), и загрузите ее для вашей ОС:

• сборки LLVM для Windows (http://llvm.org/builds/);

• сборки LLVM для Debian/Ubuntu (http://llvm.org/apt/);

• сборки LLVM для Fedora (https://apps.fedoraproject.org/packages/llvm);

• вы можете найти информацию о том, как устанавливать LLVM на основе исходного кода для других систем Unix, в разделе «Сборка компиляторов Clang + LLVM» (http://ftp.math.utah.edu/pub/llvm/);

• для OS X используйте команду brew install homebrew/versions/llvm37 (или выберите текущую версию).

Как только вы установите LLVM и NumPy, инсталлируйте Numba с помощью pip. Вам может понадобиться помочь установщику найти файл llvm-config, предоставив переменной среды LLVM_CONFIG соответствующий путь, например:

$ LLVM_CONFIG=/path/to/llvm-config-3.7 pip install numba.

Чтобы использовать его в своем коде, декорируйте свои функции:

Без аргументов декоратор @jit выполняет ленивую компиляцию — сам решает, оптимизировать ли функцию и как это сделать.

Для ранней компиляции укажите типы. Функция будет скомпилирована с указанной специализацией, ни одну другую специализацию использовать не получится, возвращаемое значение и два аргумента будут иметь тип numba.int32.

Флаг nogil позволит коду игнорировать глобальную блокировку интерпретатора, а модуль numba.pycc можно использовать для компилирования кода заранее. Для получения более подробной информации обратитесь к руководству пользователя для Numba (http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user).