numba，带有nopython模式和词典的jitclass

Question

尝试在使用JitClass时弄清楚如何跳过类方法。

具有相当大的递归模型（几乎是一个巨大的循环），而对于路径依赖性计算，它不能用直numpy进行矢量。

课程贯穿一系列的numpy阵列，通常具有numba友好的语法，但是我有一个部分以有序的方式调用一些方法：

def operations(self, i, ops_order_config):
    ops_dict = self.ops_dict
    for index in range(len(waterfall_config)):
        try:
            if isinstance(ops_config[index], tuple):
                ops_dict[ops_config[index][0]](i, ops_config[index][1])
            else:
                ops_dict[ops_config[index]](i)
        except KeyError:
            pass

该模型的这一部分对于灵活性至关重要 - "配置"是包含适当调用方法和相应参数的零件列表。OPS_DICT拥有实际的自我。从配置中调用，带有适当的参数。

如果我正在做一个jitclass，是否有任何方法可以跳过这个词典方面？

Answer 1

no，如果您制作一个 jitclass，则必须键入每个属性，并且词典或包含功能的列表/元组（即使jitted）不支持NUMBA 0.34。例如，尝试使用dict或object作为类型：

import numpy as np
from numba import jitclass
spec = [('dct', dict)]
@jitclass(spec)
class ClsWithObject(object):
    def __init__(self, value):
        self.dct = {}

投掷TypeError：

TypeError：规格值应该是NUMBA类型实例，获得<class 'dict'>

此外，使用isinstance以及try和except在Nopython模式中不起作用。

您最好的选择是使用python类中调用的jit TED函数。

Answer 2

关于在numba汇编函数中使用字典，如Mseifert所说，Numba不支持这一点。在我自己的工作中，我遇到了这个问题，并在numba中发现了词典的实现（不是由我创建的），它的效果很好，它的github存储库可以在此处找到。