我正在尝试使用 Python 中的 numba-jit 函数中的自定义键对列表进行排序。简单的自定义键可以工作，例如我知道我可以使用如下所示的绝对值进行排序：
import numba
@numba.jit(nopython=True)
def myfunc():
mylist = [-4, 6, 2, 0, -1]
mylist.sort(key=lambda x: abs(x))
return mylist # [0, -1, 2, -4, 6]
但是，在下面更复杂的示例中，我收到一个我不理解的错误。
import numba
import numpy as np
@numba.jit(nopython=True)
def dist_from_mean(val, mu):
return abs(val - mu)
@numba.jit(nopython=True)
def func():
l = [1,7,3,9,10,-4,-2,0]
avg_val = np.array(l).mean()
l.sort(key=lambda x: dist_from_mean(x, mu=avg_val))
return l
它报告的错误如下：
Traceback (most recent call last):
File "testitout.py", line 18, in <module>
ret = func()
File "/.../python3.6/site-packages/numba/core/dispatcher.py", line 415, in _compile_for_args
error_rewrite(e, 'typing')
File "/.../python3.6/site-packages/numba/core/dispatcher.py", line 358, in error_rewrite
reraise(type(e), e, None)
File "/.../python3.6/site-packages/numba/core/utils.py", line 80, in reraise
raise value.with_traceback(tb)
numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: convert make_function into JIT functions)
Cannot capture the non-constant value associated with variable 'avg_val' in a function that will escape.
File "testitout.py", line 14:
def func():
<source elided>
l.sort(key=lambda x: dist_from_mean(x, mu=avg_val))
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你知道这里发生了什么吗？
你知道这里发生了什么吗？
通过使用该参数，nopython = True您可以停用对象模式，因此 Numba 无法将所有值作为 Python 对象处理（请参阅： https: //numba.pydata.org/numba-doc/latest/glossary.html#term-object -模式）。（参考其实是我今天偶然写的另一篇文章：How call a `@guvectorize` inside a `@guvectorize` in numba?）
@numba.jit(nopython=True)
def func():
l = [1,7,3,9,10,-4,-2,0]
avg_val = np.array(l).mean()
l.sort(key=lambda x: dist_from_mean(x, mu=avg_val))
return l
无论如何，lambda对于 numba jit 函数来说“太”复杂了——至少当它作为参数传递时（比较https://github.com/numba/numba/issues/4481）。激活模式后，nopython您只能使用有限数量的库 - 完整列表可以在此处找到： https: //numba.pydata.org/numba-doc/dev/reference/numpysupported.html
这就是为什么它会抛出以下错误：
numba.core.errors.TypingError：在 nopython 模式管道中失败（步骤：将 make_function 转换为 JIT 函数）无法捕获与将转义的函数中的变量“avg_val”关联的非常量值。
此外，当您在另一个函数中引用 jit 加速函数时 - 当具有nopython = True. 这也可能是问题的根源。
我强烈建议您查看以下教程：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/5minguide.html#will-numba-work-for-my-code；它应该可以帮助您解决类似的问题！
进一步阅读和来源：