JIT КОМПИЛЯЦИЯ PYTHON

JIT (Just-In-Time) компиляция в Python - это способ оптимизации производительности программы перед ее выполнением, путем компиляции кода на лету в машинный код.

Это особенно полезно для Python, так как Python является интерпретируемым языком и обычно выполняет команды по одной строке за раз, что может затормаживать производительность во время выполнения сложных задач.

Основная реализация JIT в Python - PyPy. PyPy изначально был создан как альтернатива стандартному интерпретатору CPython и быстрее его работает. PyPy также использует JIT для оптимизации кода Python.

PyPy использует RPython, диалект Python, который может быть скомпилирован в C-подобный код и может работать без интерпретатора Python.

from numba import jit@jit(nopython=True)def fibonacci_nb(n):    prev, curr = 0, 1    for i in range(n):        prev, curr = curr, prev + curr    return prev

Это пример кода на Python, который использует библиотеку Numba для JIT-компиляции кода. Numba может компилировать чистый Python-код в машинный код, который может работать на процессоре, вместо интерпретации кода Python. Это может значительно ускорить выполнение программы.

C++ \u0026 Digital Signal Processing \u0026 JUCE Study Group

Make Python 1000x Faster With One Line 🐍 ⏩ (Numba Tutorial)

C++ Weekly - Ep 362 - C++ vs Python vs Python (jit) vs Python With C++!

LLVM in 100 Seconds

Just In Time (JIT) Compilers - Computerphile

TALK / Anthony Shaw / Restarting Pyjion, a general purpose JIT for Python- is it worth it?

Massively Speed-Up Python Code With Numba Compilation

BLGPG-21C93C2D1C75-24-11-23-19

Новые материалы: