由于项目需要使用到python进行大规模的计算，所以使用numba进行加速。numba需要先安装llvmlite所以本篇博客记录安装llvm、llvmlite和numba的部分安装过程。过程主要参考http://www.cnblogs.com/goingmyway/p/4493204.html。但是由于环境和版本的不同，所以遇到了很多问题，予以记录
LLVM
需要下载的文件如下，下载地址http://llvm.org/releases/download.html#3.9.1
LLVM source code
Clang source code
Clang Tools Extra source code
Compiler RT source code
LibC++ source code
然后分别解压，重命名，移动等按如下操作进行：
mv cfe-.src clang
mv clang/ llvm-.src/tools/
mv clang-tools-extra-.src extra
mv extra/ llvm-.src/tools/clang/
mv compiler-rt-.src compiler-rt
mv compiler-rt llvm-.src/projects/
然后在
llvm-3.9.1.src
的同级目录创建文件夹
build-3.9.1
,并进入
此时按照http://www.cnblogs.com/goingmyway/p/4493204.html博文的方法无法继续进行，提示需要使用cmake system，所以执行命令
等待命令执行完毕
然后执行命令
然后执行命令
sudo make install
该命令执行完后，完成llvm3.9.1的安装，执行如下命令进行检测：
[email protected]-Aspire-E5-G:~$ clang++ -v
clang version (tags/RELEASE_391/final)
Target: x86_64-unknown-linux-gnu
Thread model: posix
InstalledDir: /usr/local/bin
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/
Selected GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/
Candidate multilib: .;@m64
Selected multilib: .;@m64
Found CUDA installation: /usr/local/cuda, version unknown
LLVMLITE
该部分的安装过程与之前提到的博文方法不同，主要是因为版本与环境的原因，安装过程中也有一些问题没有解决。
设置环境变量
LLVM_CONFIG
,值为安装的LLVM中llvm-config目录，即运行
whereis llvm-config
的结果
首先根据numba的git主页https://github.com/numba/numba/blob/master/requirements.txt的环境要求，llvmlite >= 0.16,在llvmlite官网上只更新到0.15，所以采用从llvmlite的git下载源码安装的方法，如下：
从github下载llvmlite源码
然后进入到llvmlite目录
cd ~/llvmlite
由于我们在编译llvm时使用clang，所以直接运行命令
python setup.py build
会报错，错误类型参看https://github.com/numba/llvmlite/issues/54，解决方法也在下面给出，执行命令：
如果没有在前面设置LLVM_CONFIG的环境变量的值，可能会出错提示找不到
executable llvm-config
，指定即可
然后运行测试程序：
此时出现fail
unexpected dependenty 'libtinfo' in {...}
我的解决方法是直接修改了源码，将libtinfo添加到allowed dependency中，如下：
vim ~/llvmlite/llvmlite/tests/test_binding.py
#vim命令行模式输入
:/allowed
allowed = set(['librt', 'libdl', 'libpthread', 'libz', 'libm',
'libgcc_s', 'libc', 'ld-linux'])
for dep in deps:
if not dep.startswith('ld-linux-') and dep not in allowed:
self.fail("unexpected dependency %r in %r" % (dep, deps))
#将libtinfo添加到allowed集合中,修改后
allowed = set(['librt', 'libdl', 'libpthread', 'libz', 'libm',
'libgcc_s', 'libc', 'ld-linux', 'libtinfo'])
for dep in deps:
if not dep.startswith('ld-linux-') and dep not in allowed:
self.fail("unexpected dependency %r in %r" % (dep, deps))
然后重新运行
python runtest.py
，提示OK
执行安装命令
sudo python setup.py install
完成llvmlite安装
NUMBA
具体安装方法，根据numba的git主页https://github.com/numba/numba，首先从git下载numba,命令如下:
进入到numba目录
cd ~/numba
执行
sudo pip3 install -r requirement.txt
将所需要的其他依赖安装好
此时可能提示没有找到满足的llvmlite>=0.16,这是pip3在软件库中没有找到016版本的llvmlite，所以我们才需要从github源码下载最新版本。我们在之前已经安装过llvmlite0.16,可以到/usr/local/lib/python3.5/dist-packages下看到llvmlite和llvmlite0.16…等文件。
执行命令：
和
完成numba的安装，简单测试：
from numba import jit
@jit
def sum(a, b):
return a+b
if __name__ == '__main__':
print(sum(a+b))
若提示
‘TargetData' object has no attribute 'add_pass'
根据llvm文档是由于llvm3.9.x已经移除了属性add_pass，所以猜测是llvmlite或者numba版本安装错误，请仔细核对
![ubuntu 16.04 源码安装httpd和php[图]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)