Numba，带有 nopython 模式和字典的 Jitclass答案

【问题标题】：Numba, Jitclass w/ nopython mode and dictionariesNumba，带有 nopython 模式和字典的 Jitclass
【发布时间】：2017-08-28 17:45:04
【问题描述】：

试图弄清楚如何在使用 jitclass 时跳过类方法。

有一个相当大的递归模型（几乎是一个巨大的 for 循环），它 - 给定路径相关的计算，不能用直接 Numpy 向量化。

该类通过一系列 numpy 数组运行，通常具有 numba 友好的语法，但是我有一个部分以有序的方式调用一些方法：

def operations(self, i, ops_order_config):

    ops_dict = self.ops_dict

    for index in range(len(waterfall_config)):
        try:
            if isinstance(ops_config[index], tuple):
                ops_dict[ops_config[index][0]](i, ops_config[index][1])
            else:
                ops_dict[ops_config[index]](i)
        except KeyError:
            pass

模型的这一部分对于灵活性非常重要——“配置”是一个有序的元组列表，其中包含要调用的适当方法和相应的参数。 ops_dict 包含实际的自我。从配置中调用，带有适当的参数。

如果我正在制作一个 jitclass，有什么办法可以跳过这个字典方面的 jitting 吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy dictionary numba

【解决方案1】：

不，如果您创建 jitclass，则必须键入每个属性，并且从 numba 0.34 开始不支持包含函数的字典或列表/元组（即使是 jitted）。例如尝试使用dict 或object 作为类型：

import numpy as np
from numba import jitclass

spec = [('dct', dict)]

@jitclass(spec)
class ClsWithObject(object):
    def __init__(self, value):
        self.dct = {}

抛出TypeError：

TypeError: spec values should be Numba type instances, got <class 'dict'>

此外，使用 isinstance 以及 try 和 except 在 nopython 模式下也不起作用。

您最好的选择是使用从纯 Python 类中调用的 jitted 函数。

【讨论】：

谢谢。当 jitclass 被使用和工作时，是否可以安全地假设正在应用 nopython 模式？
@user7038639 是的。该类的所有方法都将在 nopython 模式下编译。 docs 明确提到：“ jitclass 的所有方法都编译为 nopython 函数。jitclass 实例的数据作为 C 兼容结构在堆上分配，因此任何编译后的函数都可以直接访问底层数据，绕过翻译。” :)
废话，看过这些文档 10 次，似乎错过了。谢谢！

【解决方案2】：

关于在 Numba 编译函数中使用字典，正如 MSeifert 所说，Numba 不支持这一点。在我自己的工作中，我遇到了这个问题，并在 Numba 中找到了一个很好的字典实现（不是我创建的），它的 GitHub 存储库可以在 here 找到。

【讨论】：

Numba 现在支持字典，而且速度很快。