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Numba (Python)

De nos jours, Numba (Python) est un sujet d'une grande importance dans la société actuelle. L'impact de Numba (Python) s'est étendu à tous les aspects de la vie, de la politique à la culture populaire. Dans cet article, nous explorerons en profondeur les différentes facettes de Numba (Python) et son influence sur nos vies. De ses origines à son impact actuel, nous analyserons comment Numba (Python) a façonné le monde dans lequel nous vivons. De plus, nous examinerons les différentes perspectives sur Numba (Python) et son évolution au fil du temps. Sans aucun doute, Numba (Python) continue d’être un sujet de débat et d’intérêt aujourd’hui, et il est crucial de comprendre ses implications dans nos vies.

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Numba
Description de l'image Numba logo.svg.

Informations
Développé par Travis Oliphant (en)Voir et modifier les données sur Wikidata
Dernière version 0.63.1 ()[1]Voir et modifier les données sur Wikidata
Dépôt github.com/numba/numbaVoir et modifier les données sur Wikidata
Assurance qualité Intégration continueVoir et modifier les données sur Wikidata
Écrit en C et PythonVoir et modifier les données sur Wikidata
Type Compilateur
Logiciel numérique (d)Voir et modifier les données sur Wikidata
Licence BSD 2-clauses (en)Voir et modifier les données sur Wikidata
Site web numba.pydata.orgVoir et modifier les données sur Wikidata

Numba est un compilateur à la volée open-source qui traduit un sous-ensemble de Python et de NumPy en code machine, en utilisant LLVM[2].

Numba est développé à partir de 2012 par Travis Oliphant (en) (également cofondateur de la distribution Anaconda et cocréateur des bibliothèques NumPy et SciPy).

Exemple

Numba s'utilise en appliquant le décorateur numba.jit à une fonction Python.

import numba
import random

@numba.jit
def monte_carlo_pi(n_samples: int) -> float:
    """Monte Carlo"""
    acc = 0
    for i in range(n_samples):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if (x**2 + y**2) < 1.0:
            acc += 1
    return 4.0 * acc / n_samples

Notes et références

  1. « Release 0.63.1 », (consulté le )
  2. Siu Kwan Lam, Antoine Pitrou et Stanley Seibert, « Numba: a LLVM-based Python JIT compiler », Proceedings of the Second Workshop on the LLVM Compiler Infrastructure in HPC, Association for Computing Machinery,‎ , p. 1–6 (ISBN 978-1-4503-4005-2, DOI 10.1145/2833157.2833162, lire en ligne, consulté le )

Liens externes