コンパイラPython: Numbaの実力

Pythonを高速にする仕掛けの一つに’NUMBA’というモジュールがある。これは配列の計算のためのもモジュールNUMPYで定義された配列に計算を高速にする。NUMPY自体も配列の計算（例えば二つの配列の積）ができるが、配列の計算はもっと沢山ある。そうのような計算をPythonの演算式を使ってやるととてつもなく時間がかかる。そのような計算部分（関数として定義する）をNUMBAで高速にできる。例を示す：

#coding: utf-8

from numba import jit
from numpy import arange
import time

#関数の引数にNUMPY moduleで定義される配列があるとNUMBA
#によってその関数はコンパイルされる。
#デコレータ@jitはNUMBAを適用するか選択する

@jit
def sum2d(arr):
    M, N = arr.shape
    result = 0.0
    for i in range(M):
        for j in range(N):
            result += arr[i, j]
    return result

start = time.time()
a = arange(100000000).reshape(10000, 10000)
print(sum2d(a))
elapsed_time = time.time() - start
print ("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

結果を示す：

• • NUMBAを適用しない場合：
    4999999950000000.0
    elapsed_time:38.96722865104675[sec]
  • NUMBAを適用した場合：
    4999999950000000.0
    elapsed_time:0.7770442962646484[sec]

30倍もの実行速度がえられる。Pythonコンパイラとしては以前に紹介した’pypy’もあるがNumpyを使っている場合はこのNumbaが便利かもしれない。