加速你的Python代码

英文原文:Speeding Up Your Python Code,编译:oschina

在我看来,python社区分为了三个流派,分别是python 2.x组织,3.x组织和PyPy组织。这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度。这篇文章将聚焦于一些通用代码的优化技巧以及编译成C后性能的显著提升,当然我也会给出三大主要python流派运行时间。我的目的不是为了证明一个比另一个强,只是为了让你知道如何在不同的环境下使用这些具体例子作比较。

使用生成器

一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录,而不是一次返回所有的记录,如果你正在使用python2.x,这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因。一个很好地例子就是创建一个很大的列表并将它们拼合在一起。

这不仅是快了一点,也避免了你在内存中存储全部的列表!

Ctypes的介绍

对于关键性的性能代码python本身也提供给我们一个API来调用C方法,主要通过 ctypes来实现,你可以不写任何C代码来利用ctypes。默认情况下python提供了预编译的标准c库,我们再回到生成器的例子,看看使用ctypes实现花费多少时间。

仅仅换成了c的随机函数,运行时间减了大半!现在如果我告诉你我们还能做得更好,你信吗?

Cython的介绍

Cython 是python的一个超集,允许我们调用C函数以及声明变量来提高性能。尝试使用之前我们需要先安装Cython.

Cython 本质上是另一个不再开发的类似类库Pyrex的分支,它将我们的类Python代码编译成C库,我们可以在一个python文件中调用。对于你的python文件使用.pyx后缀替代.py后缀,让我们看一下使用Cython如何来运行我们的生成器代码。

我们需要创建个setup.py以便我们能获取到Cython来编译我们的函数。

编译使用:

你应该可以看到两个文件cython_generator.c 文件 和 generator.so文件,我们使用下面方法测试我们的程序:

还不赖,让我们看看是否还有可以改进的地方。我们可以先声明“num”为整形,接着我们可以导入标准的C库来负责我们的随机函数。

如果我们再次编译运行我们会看到这一串惊人的数字。

仅仅的几个改变带来了不赖的结果。然而,有时这个改变很乏味,因此让我们来看看如何使用规则的python来实现吧。
PyPy的介绍PyPy 是一个Python2.7.3的即时编译器,通俗地说这意味着让你的代码运行的更快。Quora在生产环境中使用了PyPy。PyPy在它们的下载页面有一些安装说明,但是如果你使用的Ubuntu系统,你可以通过apt-get来安装。它的运行方式是立即可用的,因此没有疯狂的bash或者运行脚本,只需下载然后运行即可。让我们看看我们原始的生成器代码在PyPy下的性能如何。

哇!没有修改一行代码运行速度是纯python实现的8倍。

进一步测试为什么还要进一步研究?PyPy是冠军!并不全对。虽然大多数程序可以运行在PyPy上,但是还是有一些库没有被完全支持。而且,为你的项目写C的扩展相比换一个编译器更加容易。让我们更加深入一些,看看ctypes如何让我们使用C来写库。我们来测试一下归并排序和计算斐波那契数列的速度。下面是我们要用到的C代码(functions.c):

在Linux平台,我们可以用下面的方法把它编译成一个共享库:

使用ctypes, 通过加载”libfunctions.so”这个共享库,就像我们前边对标准C库所作的那样,就可以使用这个库了。这里我们将要比较Python实现和C实现。现在我们开始计算斐波那契数列:

正如我们预料的那样,C比Python和PyPy更快。我们也可以用同样的方式比较归并排序。

我们还没有深挖Cypes库,所以这些例子并没有反映python强大的一面,Cypes库只有少量的标准类型限制,比如int型,char数组,float型,字节(bytes)等等。默认情况下,没有整形数组,然而通过与c_int相乘(ctype为int类型)我们可以间接获得这样的数组。这也是代码第7行所要呈现的。我们创建了一个c_int数组,有关我们数字的数组并分解打包到c_int数组中

主要的是c语言不能这样做,而且你也不想。我们用指针来修改函数体。为了通过我们的c_numbers的数列,我们必须通过引用传递merge_sort功能。运行merge_sort后,我们利用c_numbers数组进行排序,我已经把下面的代码加到我的functions.py文件中了。

这儿通过表格和图标来比较不同的结果。

加速你的Python代码

Merge Sort Fibonacci
Python 2.7 0.191 1.187
Python 2.7 + ctypes 0.002 0.044
Python 3.2 0.118 1.272
Python 3.2 + ctypes 0.002 0.046
PyPy 1.9 0.267 0.564
PyPy 1.9 + ctypes 0.003 0.048
PyPy 2.0b1 0.266 0.567
PyPy 2.0b1 + ctypes 0.003 0.046

希望你利用C和PyPy优化你的python代码并以此为敲门砖找到一个好职位。像往常一样如果你有任何意见或问题,请随时把评论下载下面或者在我的网页上与我取得联系。感谢您的阅读!

附:如果您的公司正在寻求聘请即将毕业的优秀大学生(2013年5月),让我知道!

收藏 1 评论

相关文章

可能感兴趣的话题



直接登录
最新评论
  • happyluren   2013/03/25

    是网页显示的问题吗?Python代码没有缩进,看起来真费力!

跳到底部
返回顶部