快亦有道!让 Python 变快的 5个方案

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译者:诗书塞外

原文:http://dwz.date/duAA


Python的运行速度确实没有C或者Java快,但是有一些项目正在努力让Python变得更快。

Python代码简洁干净,但是大家都知道Python运行起来相对较慢 — 在CPU密集型的任务上慢于C、Java和Javascript(但是大多数服务都不是CPU密集型的)— 但是有些团队希望Python是尽善尽美的,所以他们准备从内而外地提升Python的性能。

如果你想让Python在特定硬件上运行得快一点,你至少有两个选择,每个选择都有一些弊病:

  1. 你可以创建一个Python运行时的替代品,但是最后你会发现你重写了一遍CPython。

  2. 你可以重写现存的部分代码来利用一些性能优化的特性,缺点是程序员需要做更多的工作。

下面是五种已有的方案,帮助你提高Python的性能。

1. PyPy

在CPython的替代品中,PyPy是最显眼的那一个(比如Quora就在生产环境中使用它)。它也最有机会成为默认解释器,它和现存Python代码高度兼容。

PyPy使用适时编译来加速Python,这项技术Google也在使用,Google在V8引擎中使用它加速Javascript。最近的版本PyPy2.5增加了一些提升性能的特性,其中有一项很受欢迎,它集成了Numpy,Numpy之前也一直被用来加速Python的运行。

使用Python3的代码需要对应地使用PyPy3。PyPy目前只支持到Python3.2.5,对Python3.3的支持正在进行中。

2. Pyston

Pyston,由Dropbox资助,使用LLVM编译器架构来加速Python,同样的它也使用了适时编译。相比于PyPy,Pyston还处于早期阶段,它只支持Python的部分特性。Pyston把工作分成两个部分,一部分是语言的核心特性,另一部分是把性能提升到可接受的程度。Pyston距离可以在生产环境使用还有一段距离。

3. Nuitka

除了替换Python运行时,有些团队尝试将Python代码转换为能够在本地高效运行的其他语言的代码。其中著名的项目是Nuitka–把Python代码转换为C++代码–虽然运行时还是依赖Python运行时。这样限制了它的可移植性,不过性能提升是可观的。长期规划中,Nuitka还准备让C语言能够调用Nuitka编译的Python代码,这样性能提升将更加明显。

4. Cython

Cython(Python的C语言扩展)是Python的超集,它能把Python代码编译成C代码,并与C和C++进行交互。它可以作为Python项目的扩展使用(重新性能要求高的部分),或者单独使用,不涉及传统的Python代码。缺点是你写的不是Python,所以需要手动迁移,缺乏可移植性。


据说,Cython提供了一些特性来让代码更高效,比如变量类型化,这本质上是C要求的。一些科学计算的包,如scikit-learn依赖Cython的一些特性来保持操作简洁快速。

5. Numba

Numba结合了上面几个项目的想法。学习了Cython,Numba也采用了部分加速的策略,只加速CPU密集型的任务;同时它又学习了PyPy和Pyston,通过LLVM运行Python。你可以用一个装饰器指定你要用Numba编译的函数,Numba继承Numpy来加速函数的执行,Numba不做适时编译,它的代码是预先编译的。

Python之父说:大部分觉得Python慢的应用都是没有正确地使用Python。对于CPU密集型的任务有多种方法来提升性能–使用Numpy来做计算,调用外部C代码,以及尽量避免GIL锁。由于GIL锁目前还无法被替代,所以有很多项目开始尝试一些短期可行的替代方案,当然这些方案也可能转变为长期的可选项。


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