numba 中的协程

Question

我正在做一些需要快速协程的事情，我相信 numba 可以加快我的代码速度。

这是一个愚蠢的例子：一个函数将其输入平方，并加上它被调用的次数。

def make_square_plus_count():
    i = 0
    def square_plus_count(x):
        nonlocal i
        i += 1
        return x**2 + i
    return square_plus_count

你甚至不能 nopython=False JIT 这个，大概是因为 nonlocal 关键字。

但如果您使用类，则不需要nonlocal：

def make_square_plus_count():
    @numba.jitclass({'i': numba.uint64})
    class State:
        def __init__(self):
            self.i = 0

    state = State()

    @numba.jit()
    def square_plus_count(x):
        state.i += 1
        return x**2 + state.i
    return square_plus_count

这至少有效，但如果你这样做nopython=True，它就会中断。

有没有可以用nopython=True 编译的解决方案？

Answer 1

如果你要使用状态类，你也可以使用方法而不是闭包（应该是非 python 编译的）：

import numba

@numba.jitclass({'i': numba.uint64})
class State(object):
    def __init__(self):
        self.i = 0

    def square_plus_count(self, x):
        self.i += 1
        return x**2 + self.i

square_with_call_count = State().square_plus_count  # using the method
print([square_with_call_count(i) for i in range(10)])
# [1, 3, 7, 13, 21, 31, 43, 57, 73, 91]

但是时间显示这实际上比纯 python 闭包实现要慢。我希望只要您不使用nonlocal numpy-arrays 或在您的方法（或闭包）中对数组进行操作，效率就会降低！