我有一个类，它创建了一个对象，该对象将几个数组（numpy数组）作为其子数组。该类包含构建这些数组的所有复杂逻辑。一个只有一个属性的简单模型看起来像这样：

class System():
    def __init__(self,backend='numpy'):
        if backend == 'numpy':
            self.D = np.ones((2,2))
        else:
            # Mock-up for other backend types
            self.D = [[1,1],[1,1]]

字符串
在真实的代码中，这会为类添加多个属性，这些属性是在运行时初始化类时确定的。如果后端是例如'numpy'，那么所有属性都将是numpy数组。为了简单起见，我在这里只添加一个属性D。
这个类的目的是用户可以利用他提供的函数中的属性，因为它们很可能包含很多循环，因此使njit大大加快了代码的速度。我希望现在用户能够njit他的函数。再次，一个模拟示例：

### User code
a = System(backend='numpy')

@nb.njit()
def user_provided_function():
    result = a.D * 2
    return result

out = user_provided_function()
print(out)

型
显然，这是不起作用的，因为numba会抱怨函数不能被njitt，因为a的类型没有定义/ jitable。更明显的是，如果用户避免全局变量的坏习惯，而是使用下面的代码，这将不起作用：

### User code
@nb.njit()
def user_provided_function(a):
    result = a.D * 2
    return result

b = System(backend='numpy')
out = user_provided_function(b)
print(out)

型
我的主要问题是，我不能从上面的类中创建一个jitclass，因为有一些后端不兼容numba。然而，我喜欢这个类，我只有一段代码，可以提供多个后端，用户可以轻松地更改后端，而无需重构整个代码。
我喜欢在用户代码中输入a.D的美妙之处，并希望为用户保持尽可能干净的界面。