python - 如何在不完全破坏性能的情况下修改 Numba 中的列表？

Question

这是一个例子。如果运行此代码，它将打印出调用 foo 花费了约 1 秒的时间:

import timeit
import numba

@numba.njit('void(List(intp, True))')
def foo(v): v[0] += 1

a = range(1 << 25)
start = timeit.default_timer()
foo(a)
stop = timeit.default_timer()
print stop - start

显然，Numba 正在来回复制列表。有什么办法可以避免吗？
(我无法轻松使用 NumPy 数组，因为我需要在代码中的其他位置调整列表的大小。)

Answer 1

如果您确实需要在 Numba 中使用列表，并且副本成本太高，则需要在对象模式下编译此函数。 nopython模式不能直接操作列表；这样做从根本上来说是一个 Python 对象操作，这是 nopython 模式所禁止的。