Эти функции в Python работают БЫСТРЕЕ С++ / Ускорение в 40 раз

⭐ Курс ООП и Приват канал: ⭐ Телеграм канал: 24nnYwg3-eU4ZmZh В данном видео мы рассмотрим numba, который позволяет ускорять вычисления на Python. Так как numba содержит LLVM компонент, её скорость можно сравнить с языком C и FORTRAN. Мы рассмотрим преимущества технологии и сравним скорость выполнения с готовой программой на C 📁 Github: 📁 Все плейлисты с уроками: 📁 Связаться со мной: zproger777@ 📁 Поддержать криптовалютой: Тайм-коды: 0:00 - Что будет в видео? 0:20 - Для чего нужна numba? 1:08 - С чем может и не может работать numba? 1:35 - Что такое JIT компиляция? 2:18 - Устанавливаем numba 2:25 - Ускоряем функцию в 40 раз с njit 4:19 - Как работает jit декоратор? 4:45 - Что такое njit и его отличия с декоратором jit 5:19 - Какие технологии понимает numba? 5:35 - Пример хорошего кода 6:00 - Плохой пример кода 6:24 - Добавляем сигнатуры к функциям numba 7:40 - Очень важно! Примеры с повторной компиляцией и кэшем 9:18 - Запускаем cache и обходим постоянную компиляцию numba 9:45 - Параллельность в numba 10:05 - Сравнение скорости C и Python numba 12:08 - Стоит ли делать видео по cython?