Python 使用带有dicts和tuple输入的类

我正在优化一些代码，这些代码主要包含在一个python类中。它对python对象的操作非常少，所以我认为使用Nuba会是一个很好的匹配，但在创建对象的过程中，我有大量需要的参数，而且我不认为我完全理解Nuba相对较新的dict支持（）。我拥有的参数都是单浮点数或整数，它们被传递到对象中，存储，然后在整个代码运行过程中使用，如下所示：

import numpy as np
from numba import jitclass, float64

spec = [
    ('p', dict),
    ('shape', tuple),               # the shape of the array
    ('array', float64[:,:]),          # an array field
]

params_default = {
    par_1 = 1,
    par_2 = 0.5
    }

@jitclass(spec)
class myObj:
    def __init__(self,params = params_default,shape = (100,100)):
        self.p = params
        self.shape = shape
        self.array = self.p['par_2']*np.ones(shape)

    def inc_arr(self):
        self.array += self.p['par_1']*np.ones(shape)

我想我不明白Numba需要什么。如果我想使用nopython模式使用Numba来优化它，我需要向jitclass装饰器传递一个规范吗？如何定义字典的规范？我也需要声明形状元组吗？我已经查看了我在jitclass decorator上找到的文档以及dict numba文档，我不知道该怎么做。运行上述代码时，出现以下错误：

TypeError: spec values should be Numba type instances, got <class 'dict'>

TypeError:规范值应为Numba类型实例，已获取

我是否需要在规范中包含dict元素？文档中不清楚正确的语法是什么

---

或者，有没有办法让Numba推断输入类型？

spec

需要由特定于Numba的类型组成，而不是python类型！ 因此规范中的

tuple

和

dict

必须是类型的numba类型（并且仅允许使用同质dict）

因此，要么在jitted函数中指定

params_default

dict，如图所示，要么显式键入numba dict

对于这种情况，我将采用后一种方法：

import numpy as np
from numba import jitclass, float64

# Explicitly define the types of the key and value:
params_default = nb.typed.Dict.empty(
    key_type=nb.typeof('par_1'),
    value_type=nb.typeof(0.5)
)

# assign your default values
params_default['par_1'] = 1.  # Same type required, thus setting to float
params_default['par_2'] = .5

spec = [
    ('p', nb.typeof(params_default)),
    ('shape', nb.typeof((100, 100))),               # the shape of the array
    ('array', float64[:, :]),          # an array field
]

@jitclass(spec)
class myObj:
    def __init__(self, params=params_default, shape=(100, 100)):
        self.p = params
        self.shape = shape
        self.array = self.p['par_2'] * np.ones(shape)

    def inc_arr(self):
        self.array += self.p['par_1'] * np.ones(shape)

正如已经指出的那样：事实上，dict是同源类型的。因此，所有键/值必须是相同的类型。因此，在同一个dict中存储

int

和

float

将不起作用