Какие библиотеки Python подходят для высокопроизводительных вычислений

Выбор библиотеки зависит от типа вычислительной задачи. Основные инструменты для ускорения вычислений в Python:

1. NumPy — фундаментальная библиотека для научных вычислений. Она предоставляет эффективные структуры данных (многомерные массивы ndarray) и оптимизированные C-реализации математических операций. Ключевая идея — векторизация, замена медленных Python-циклов быстрыми операциями над массивами.

   import numpy as np
   
   # Векторизованная операция, выполняется на C
   a = np.arange(1_000_000)
   b = np.arange(1_000_000)
   c = a + b 

2. Numba — JIT (Just-In-Time) компилятор, который переводит Python-код (особенно циклы и математику) в быстрый машинный код с помощью декоратора @jit. Идеально подходит для ускорения алгоритмов, написанных на чистом Python.

   from numba import jit
   import numpy as np
   
   @jit(nopython=True)
   def sum_array(arr):
       total = 0.0
       for x in arr:
           total += x
       return total
   
   my_array = np.random.rand(1_000_000)
   sum_array(my_array) # Первый вызов компилирует, последующие будут быстрыми

3. Cython — позволяет писать код на языке, который является надмножеством Python, с возможностью добавления статической типизации C. Этот код затем компилируется в высокопроизводительные модули расширения C.

4. multiprocessing — стандартный модуль для распараллеливания задач на несколько процессорных ядер. Это основной способ обойти GIL (Global Interpreter Lock) для CPU-bound задач.

Критерии выбора:

• Операции с массивами/матрицами: NumPy.
• Ускорение существующих циклов и алгоритмов: Numba.
• Интеграция с C/C++ кодом или максимальный контроль: Cython.
• Распараллеливание на несколько ядер CPU: multiprocessing или библиотеки более высокого уровня, такие как Dask.