내 코드에서 numba가 순수한 Python보다 느린 이유는 무엇입니까?

Numba 코드가 느리게 실행되는 이유는 다음과 같습니다.

1. 아마도 Numba JIT가 코드를 처음 컴파일 할 때 몇 초가 걸릴 수있는 첫 번째 함수 실행 시간을 측정 할 것입니다. 정확한 시간 측정을하려면 먼저 numba 함수를 JIT- 사전 컴파일하기 위해 별도의 호출을 수행해야합니다.
2. 충분한 입력 (입력 번호)을 제공하지 않을 수 있으므로 함수는 시간이 거의 걸리지 않고 numba 함수는 시작하는 데 약간의 오버 헤드가 있습니다. 코드에서 가능하다면 Numba 함수 안에 꽤 오랜 시간이 걸리는 알고리즘을 넣어야하며 실행하는 데 수십 밀리 초 이상이 걸립니다.
3. 몇 번의 실행으로 측정 할 수 있습니다. 더 정확한 결과를 얻으려면 루프에서 수백 개의 함수 실행을 측정해야합니다.
4. 데코레이터 에 cache = True옵션을 넣지 않았습니다 @njit.이 옵션은 처음부터 컴파일하는 대신 각 스크립트 실행시 미리 컴파일 된 코드를 가져 오는 데 도움이됩니다.
5. 콘솔 작업이 매우 느리기 때문에 시간이 거의 걸리지 않는 함수 내부의 인쇄 함수 호출은 상당한 시간을 차지할 수 있습니다. 함수에서 결과를 반환하고 Numba 함수 외부에서 인쇄하는 것이 좋습니다.

위의 모든 것을 취하여 Numba 코드를 측정하기 위해 다음 코드를 구현 cache = True하고 방금 옵션을 추가 하고 print()측정 시간에 대한 호출을 주석 처리했습니다 (측정 할 때 수백 단어로 콘솔을 망치지 않도록).

다음 코드는 Numba 변형이 29x랩톱에서 배 더 빠르다 는 것을 보여줍니다 . 또한 다음 코드는 command를 통해 한 번 pip 모듈을 설치해야합니다 pip install numba timerit.

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import timerit, numba
timerit.Timerit._default_asciimode = True

def forr(q):
    p=0
    k=q
    n=0
    while k!=0:
            n += 1
            k=k//10
    
    h=(abs(q-n*9)+q-n*9)//2 
    for j in range(q,h,-1):
        
        s=0
        k=j
        while k!=0:
            s += k%10
            k=k//10
        
        if s+j==q:
            p=1
            #print('Yes')
            break
    if p==0:
        #print('No')
        pass
        
nforr = numba.njit(cache = True)(forr)
nforr(2) # Heat-up, precompile numba

tb = None
for f in [forr, nforr]:
    tim = timerit.Timerit(num = 99, verbose = 1)
    for t in tim:
        f(1 << 60)
    if tb is None:
        tb = tim.mean()
    else:
        print(f'speedup {round(tb / tim.mean(), 1)}x')

산출:

Timed best=1.029 ms, mean=1.040 +- 0.0 ms
Timed best=35.300 us, mean=35.673 +- 0.3 us
speedup 29.2x