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在编写高性能的Python代码时，Numba的jitclass是一个非常有用的工具，它可以将Python类编译为机器码，从而提高执行效率。然而，在使用jitclass处理复杂数据结构，如结构化数组时，可能会遇到一些挑战。下面我们将通过一个实例来探讨如何正确定义和使用jitclass来处理结构化数组。

背景介绍

假设我们有一个金融数据分析项目，需要频繁处理包含多个字段的股票交易数据，这些数据以结构化数组的形式存在。我们希望通过jitclass来加速数据处理。

问题描述

当尝试使用jitclass时，可能会遇到如下的错误：

spec=[('data',types.Array(types.Record