请问如何使用numba加速以下代码

Question

请问如何使用numba加速以下代码？

def compute_tau(self, var, atm):
        ''' compute the optical depth '''
        
        # reset to zero
        #print(var)
        #var.tau = np.array(var.tau)
        var.tau.fill(0)
        #var.tau = np.zeros( (nz+1, var.nbin) )
        # absorption species
        absp_sp = set.union(var.photo_sp,var.ion_sp)
            
        for j in range(nz-1,-1,-1):    
            for sp in absp_sp:
                # summing over all T-dependentphoto species
                if sp in vulcan_cfg.T_cross_sp:
                    var.tau[j] += var.y[j,species.index(sp)] * atm.dz[j] * var.cross_T[sp][j]  # 1-D shape of nbins from the j level
                else: # summing over all T-independent photo species    
                    var.tau[j] += var.y[j,species.index(sp)] * atm.dz[j] * var.cross[sp] # only the j-th laye
            
            for sp in vulcan_cfg.scat_sp: # scat_sp are not necessary photo_sp, e.g. He
                var.tau[j] += var.y[j,species.index(sp)] * atm.dz[j] * var.cross_scat[sp]
            # adding the layer above at the end of species loop   
            var.tau[j] += var.tau[j+1]

直接在函数前面加@njit会报错：

Answer 1

1. 安装 Numba 库。可以使用 pip 命令进行安装：

pip install numba

1. 在代码文件的顶部添加以下导入语句：

from numba import njit

1. 使用 @njit 装饰器将函数声明为即时编译函数。修改 compute_tau 函数的定义如下：

@njit
def compute_tau(var, atm):
    # ... 函数的原始实现 ...

当调用 compute_tau 函数时，Numba 将自动将该函数编译为机器码，以提高其性能。

需注意，Numba 并不能对所有代码进行优化，它只能对一些特定的 Python 代码进行优化。如果代码中存在复杂的控制流或递归等结构，或者使用了大量的 Python 内置函数，那么 Numba 的优化效果可能会受到限制。