Numba

2. 예시

Numba는 `numba.jit` 데코레이터를 파이썬 함수에 적용하여 사용할 수 있다. 다음은 몬테카를로 방법을 사용하여 원주율(π) 값을 추정하는 예제 코드이다. JIT 컴파일은 함수가 호출될 때 투명하게 발생한다.



import numba

import random

@numba.jit

def monte_carlo_pi(n_samples: int) -> float:

"""몬테 카를로"""

acc = 0

for i in range(n_samples):

x = random.random()

y = random.random()

if (x2 + y2) < 1.0:

acc += 1

return 4.0 * acc / n_samples





>>> monte_carlo_pi(1000000)

3.14



Python 함수에 `@jit` 데코레이터를 붙이면 실행 시점에 JIT 컴파일된다.

다음 예제에서 Numba 0.27.0 버전에서는 Python보다 200배 빠르게 동작하며, NumPy 내장 함수 `sum()`보다 30% 더 빠르게 동작한다^[2][3].



from numba import jit

@jit

def sum1d(ary):

total = 0.0

for i in range(ary.shape[0]):

total += ary[i]

return total