python– 比较numba编译函数中的字符串

概述我正在寻找比较使用numba jit编译的python函数中的字符串的最佳方法(没有python模式,python 3).用例如下：import numba as nb @nb.jit(nopython = True, cache = True) def foo(a, t = 'default'): if t == 'awesome':

我正在寻找比较使用numba jit编译的python函数中的字符串的最佳方法(没有python模式,python 3).

用例如下：

import numba as [email protected](nopython = True,cache = True)def foo(a,t = 'default'):    if t == 'awesome':        return(a**2)    elif t == 'default':        return(a**3)    else:        ...

但是,返回以下错误：

InvalID usage of == with parameters (str,const('awesome'))

我尝试使用字节但无法成功.

谢谢 ！

莫里斯指出了问题Python: can numba work with arrays of strings in nopython mode?,但我看的是本机python,而不是numba支持的numpy子集.最佳答案Numba在nopython模式下不支持字符串.

从documentation：

2.6.2. Built-in types2.6.2.1. int,bool […]2.6.2.2. float,complex […]2.6.2.3. tuple […]2.6.2.4. List […]2.6.2.5. set […]2.6.2.7. bytes,bytearray,memoryview

The bytearray type and,on Python 3,the bytes type support indexing,iteration and retrIEving the len().

[…]

因此根本不支持字符串,字节不支持相等性检查.

但是,您可以传入字节并迭代它们.这使得编写自己的比较函数成为可能：

import numba as [email protected] bytes_equal(a,b):    if len(a) != len(b):        return False    for char1,char2 in zip(a,b):        if char1 != char2:            return False    return True

不幸的是,下一个问题是numba不能“降低”字节,所以你不能直接硬编码函数中的字节.但是字节基本上只是整数,而bytes_equal函数适用于numba支持的所有类型,它们具有长度并且可以迭代.所以你可以简单地将它们存储为列表：

import numba as [email protected] foo(a,t):    if bytes_equal(t,[97,119,101,115,111,109,101]):        return a**2    elif bytes_equal(t,[100,102,97,117,108,116]):        return a**3    else:        return a

或者作为全局数组(感谢@chrisb – 请参阅注释)：

import numba as nbimport numpy as npAWESOME = np.frombuffer(b'awesome',dtype='uint8')DEFAulT = np.frombuffer(b'default',dtype='uint8')@nb.njitdef foo(a,AWESOME):        return a**2    elif bytes_equal(t,DEFAulT):        return a**3    else:        return a

两者都能正常工作：

>>> foo(10,b'default')1000>>> foo(10,b'awesome')100>>> foo(10,b'awe')10

但是,您不能将bytes数组指定为默认值,因此需要显式提供t变量.这样做也让人觉得很烦.

我的观点：只需执行if t == …检查正常函数并调用ifs中的专用numba函数.字符串比较在Python中非常快,只需将数学/数组密集型内容包装在numba函数中：

import numba as [email protected] awesome_func(a):    return a**[email protected] default_func(a):    return a**[email protected] other_func(a):    return adef foo(a,t='default'):    if t == 'awesome':        return awesome_func(a)    elif t == 'default':        return default_func(a)    else:        return other_func(a)

但请确保您确实需要numba功能.有时普通的Python / NumPy足够快.只需简要介绍numba解决方案和Python / NumPy解决方案,看看numba是否能让它显着提高速度. 总结

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