使用numba的姿势不正确反而导致性能下降

numba能够极大的提高 python 在计算方面的性能。是不是所有的python代码上，都可以加上numba.jit装饰器？答案是否定的。

示例

环境

python3.6
fedora
pymysql

示例

很常见的例子，从数据库从查询一千条数据，再进行简单的格式转换。

#coding=utf-8
import time
from numba import jit

import pymysql
conn = pymysql.connect("192.168.10.125", "username", "password", "db_name")

#@jit   #位置1
def test_for():
    c =conn.cursor()
    c.execute("select * from user limit 1000")

    start = time.time()
    for a in c.fetchall():
        to_dict(a, c.description)
    end = time.time()
    print("cost_seconds:", end-start)

#@jit   #位置2
def to_dict(row, description):
    """
    记录转为字典
    """
    item = dict()
    for i, field in enumerate(description):
        field_name = field[0]
        item[field_name] = row[i]
    return item

test_for()

结果

python3           0.0033788681030273438
python3 +位置1jit 0.08921098709106445
python3 + 位置1jit+位置2jit  3.846426010131836
pypy              0.0065860748291015625

对比结果，发现如果是非计算问题，引入即时编译，返回导致性能下降。实际python在非计算问题上性能很好。

来源

使用numba的姿势不正确反而导致性能下降

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