本文介绍了如何使用Numba库来提高Python代码中计算密集型任务的速度，通过简单的装饰器应用实现显著性能提升。
有时候需要进行大量的计算任务，这时会发现Python的执行效率较低。为了提高性能可以考虑使用numba库来加速程序运行速度，效果显著提升。
安装numba可能会比较复杂，建议直接使用Anaconda环境，它包含了常用的科学计算库和工具包。
示例代码如下：
```python
from numba import jit
@jit
def t(count=1000):
total = 0
for i in range(int(count)):
total += i
return total
```
测试效果表明，使用numba的加速功能后性能有明显的提升。
5星
