Pythran как заставить работать код Python со скоростью С++


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

7 простых способов оптимизировать код Python

1. Используйте операции с множествами (set)

Python использует хеш-таблицы для управления множествами. Всякий раз, когда мы добавляем элемент в множество, интерпретатор Python определяет его позицию в памяти, выделенной для множества, используя хэш целевого элемента.

Поскольку Python автоматически изменяет размер хеш-таблицы, скорость будет постоянной (O (1)) вне зависимости от размера набора. Именно это ускоряет выполнение операций.

В Python операции с множествами включают объединение, пересечение и разность. Поэтому вы можете попробовать использовать их в своем коде – там, где это возможно. Обычно эти операции работают быстрее, чем итерации по спискам.

2. Избегайте использования глобальных переменных.

Это не касается не только Python, почти все языки не одобряют чрезмерное или незапланированное использование глобальных переменных. Причина в том, что у них могут быть скрытые / неочевидные побочные эффекты, ведущие к коду Спагетти. Плюс ео всему, Python очень медленный при доступе к внешним переменным.

Это вынуждает ограничить использование глобальных переменных. Можно объявить внешнюю переменную, используя ключевое слово global (что тоже не всегда правильно ��).
Кроме того, лучше сделать локальную копию, прежде чем использовать глобальные переменные внутри циклов.

3. Использование внешних библиотек / пакетов.

Некоторые библиотеки python имеют эквивалент «C» с теми же функциями, что и исходная библиотека. Будучи написаны на “C”, они работают быстрее. Например, попробуйте использовать cPickle вместо использования pickle.

Можно использовать , который является оптимизирующим статическим компилятором для обоих Python. Это расширение Python, поддерживающее функции и типы C. Код на нем выполняется быстрее и эффективнее.

Также можно использовать пакет PyPy. Он включает компилятор JIT (Just-in-time), который делает код Python невероятно быстрым. PyPy можно дополнительно настроить для еще большего повышения производительности.

4. Используйте встроенные модули и функции.

Python является интерпретируемым языком и основан на абстракциях высокого уровня. Поэтому лучше использовать встроенные модули везде, где это возможно. Это сделает код более эффективным, поскольку встроенные модули предварительно компилируются и выполняются быстро. В то время как длительные итерации, которые включают интерпретируемые шаги, выполняются очень медленно.

Аналогичным образом, предпочтительно использовать встроенные функции, такие как, например, map, которые значительно ускоряют код

5. Ограничьте поиск в методе с использованием цикла

При работе в цикле нужно кэшировать вызов метода, а не вызывать метод для объекта. В противном случае поиск получится дороговатым.

Просто взгляните на этот пример, и сразу станет понятно, о чем речь.

6. Оптимизация использования строк.

Конкатенация строк идет медленно, никогда не делайте это внутри цикла. Вместо этого используйте метод join. Или используйте функцию форматирования для формирования унифицированной строки.

Операции RegEx в Python выполняются быстро, поскольку они в конечном итоге приходят к C-коду. Однако, в некоторых случаях, основные методы строки, такие как , работают лучше.

Кроме того, можно проверить различные методы, используя модуль . Это поможет определить, какой метод действительно самый быстрый.

7. Оптимизация при помощи оператора if.

Как и в большинстве языков программирования, в Python есть “ленивая” оценка. Это означает, что если есть цепочка условий «and», то проверка остановится на первом ложном условии.

Это поведение Python можно использовать в целях опитмизации кода . Например, если вы ищете фиксированный шаблон в списке, можно уменьшить область поиска, добавив условие «and», которое становится ложным, если размер целевой строки меньше длины шаблона.

Также можно сначала проверить быстрое условие (если оно есть), например «строка должна начинаться с @», или «строка должна заканчиваться точкой».

Ускорить код)

Пы.Сы. 1 раз на форуме, не кидайтесь тапками и прочими овощами

28.06.2020, 14:43

Ускорить многопоточное выполнение
В рамках курсовой работы изучаю многопоточность в Питоне. Все мной написанное выполняется в.

Как ускорить client.py?
Привет всем! Суть проблемы: очень медленно работает client.py(насколько я понимаю он принадлежит.

Ускорить работу программы
Здравствуйте. Помогите пожалуйста ускорить работу программы: n = d = for i in range(n): .

Как ускорить обработку файла
Можно ли как-то ускорить обработку файла, который содержит тысячи строк? Нужно перебрать все строки.

Как ускорить выполнение программы на Python?
Есть алгоритм, далеко не оптимальный. Время исполнения в принципе устраивает. Учитывая что питон.

С чего начать программирование на Python

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию. Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

Версия Дата выпуска
Python 1.0 (первый стандартный выпуск) Python 1.6 (последняя выпущенная версия) Январь 1994
Сентябрь 5, 2000
Python 2.0 (представлены списки) Python 2.7 (последняя выпущенная версия) Октябрь 16, 2000
Июль 3, 2010
Python 3.0 (Сделан акцент на удаление дублирующих конструкций и модулей) Python 3.7 (Последняя обновленная версия) Декабрь 3, 2008
настоящее время

Особенности программирования на Python

  1. Простой язык, легкий и доступный в изучении
    У Python читаемый синтаксис. Гораздо проще читать и писать программы на Python по сравнению с другими языками, такими как: C++, Java, C# . Python делает программирование интересным и позволяет сфокусироваться на решении, а не синтаксисе.
    Для новичков, отличный выбором — начать изучение с Python.
  2. Бесплатный и с открытым кодом
    Можно свободно использовать и распространять программное обеспечение, написанное на Python, даже для коммерческого использования. Вносить изменения в исходный код Python.
    Над Python работает большое сообщество, постоянно совершенствуя язык в каждой новой версии.
  3. Портативность
    Перемещайте и запускайте программы на Python из одной платформы на другую без каких-либо изменений.
    Код работает практически на всех платформах, включая Windows, Mac OS X и Linux.
  4. Масштабируемый и встраиваемый
    Предположим, что приложение требует повышения производительности. Вы можете с легкостью комбинировать фрагменты кода на C/C++ и других языках вместе с кодом Python.
    Это повысит производительность приложения, а также дает возможность написания скриптов, создание которых на других языках требует больше настроек и времени.
  5. Высокоуровневый, интерпретируемый язык
    В отличии от C/C++ , вам не нужно беспокоиться о таких сложных задачах, как “сборка мусора” или управление памятью.
    Так же, когда вы запускаете код Python, он автоматически преобразует ваш код в язык, который понимает компьютер. Не нужно думать об операциях более низкого уровня.
  6. Стандартные библиотеки для решения общих задач
    Python укомплектован рядом стандартных библиотек, что облегчает жизнь программиста, так как нет необходимости писать весь код самостоятельно. Например, что бы подключить базу данных MySQL на Web сервер, используйте библиотеку MySQLdb , добавляя ее строкой import MySQLdb .
    Стандартные библиотеки в Python протестированы и используются сотнями людей. Поэтому будьте уверенны, они не нарушит работу приложения.
  7. Объектно-ориентированный
    В Python все объект. Объектно-ориентированное программирование (ООП) помогает решить сложную проблему интуитивно.
    Разделяйте сложные задачи на маленькие части, создавая объекты.

Приложения на Python

Веб-приложения
Создание масштабируемых веб-приложений (Web Apps), с помощью фреймворков и CMS (Система управления содержимым), созданных на Python. Популярные платформы для создания Web приложений: Django, Flask, Pyramid, Plone, Django CMS .
Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.
Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.
Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Тест на знание python

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.
Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

  1. Простой элегантный синтаксис
    Программировать на Python интересно. Легче понять и написать код на Python. Почему? Синтаксис кажется естественным и простым. Возьмите этот код для примера:

Даже если вы не программировали ранее, вы с легкостью поймете, что эта программа добавляет две цифры и выводит их.

  • Не слишком строгий
    Не нужно определять тип переменной в Python. Нет необходимости добавлять “;” в конце строки.
    Python принуждает следовать методам написания читаемого кода (например, одинаковым отступам). Эти мелочи могут значительно облегчить обучение новичкам.
  • Выразительность языка
    Python позволяет писать программы с большей функциональностью и с меньшим количеством строк кода. Вот ссылка на исходный код игры Tic-tac-toe с графическим интерфейсом и противником в лице смарт-компьютера менее чем на 500 строк кода. Это просто пример. Вы будете удивлены, как много можно сделать с Python, как только изучите основы языка.
  • Большое сообщество и поддержка
    У Python большое сообщество с огромной поддержкой. Множество активных форумов в интернете, которые помогут, когда возникают вопросы. Вот некоторые из них:
    • Python на Хабре
    • Вопросы о Python на Тостер
    • Вопросы о Python на Stack Overflow
  • Первая программа на Python

    Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

    Python — один из простейших языков для изучения и создание программы “Hello, World!” такое же простое, введите print(«Hello, World!») . Поэтому, мы напишем другую программу.

    Программа сложения двух чисел

    Как работает эта программа?

    Строка 1: # Сложите два числа
    Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
    Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

    Строка 2: num1 = 3
    Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

    Строка 3: num2 = 5
    Аналогично, 5 сохраняется в переменной num2 .

    Строка 4: sum = num1 + num2
    Переменная num2 прибавляется к num1 с помощью оператора + . Результат сложения сохраняется в другой переменной sum .

    Строка 5: print(sum)
    Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

    Важные вещи, о которых следует помнить.

    Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).
    Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

    Научитесь самостоятельно программировать на Python

    Изучите Python с помощью PythonRU.com

    PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.
    Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

    Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

    Рекомендуемые книги

    Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.


    Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

    Обложка Описание
    Изучаем Python
    Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
    Программирование на Python 3. Подробное руководство
    Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
    Python и анализ данных
    Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
    Python для детей и родителей. Играй и программируй
    Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

    Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.
    Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.
    Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

    Pythran: как заставить работать код Python со скоростью С++

    В конце прошлой недели на python-ideas появилась очередная тема о производительности Питона — Why CPython is still behind in performance for some widely used patterns?

    Автор, приведя отрывок кода, обращал внимание читающих на то, что производительность Python в 10 раз ниже, чем в таких языках как JavaScript, Java, C# и Go.

    Там же он указал на то, что мелкие правки и кеширование локальной переменной ускорили код в 3-4 раза и на то, что вызов функций обходится очень дорого (впрочем, говорил он, в PyPy всё быстрее). В конце следовал вывод:

    Если код, который вы пишите без раздумий, медленный, а при этом существует вариант ускорения, то с языком что-то не то.

    Несмотря на избитость темы, обсуждение всё же получило продолжение. И вот какие ответы прозвучали:

    • Нужно знать язык и писать именно в его терминах и стиле, а не нести что-то откуда-то. Не нужно в Питоне писать по-явовски, а в Яве по-питоньи.
    • PyPy использует JIT, отсюда и оптимизация. Если поглядеть на степень распространения PyPy, то она не впечатляет, однако, если нужна скорость в обмен на совместимость с C/C++, то PyPy — альтернатива.
    • Объектная модель JavaScript более проста. Java, C# и Go используют статическую типизацию, оптимизирующие компиляторы и простой механизм разрешения порядка методов.
    • Чем гибче язык, тем труднее оптимизировать. Компилятор намеренно простой и неоптимизирующий (действия оптимизатора peephole минимальны). Его посыл: простота и скорость компиляции.
    • Корректнее рассматривать язык вкупе со всей его экосистемой: многие неигрушечные проблемы решаются установкой подходящих пакетов.
    • Ведутся работы в сторону упрощения механизмов для использования модулей-расширений, которые позволяют увеличить производительность. Кроме того, существуют F2PY (теперь в NumPy), Numba и Cython.

    Лично мне очень близка позицияБарри Ворсоу, поэтому приведу его ответ на русском полностью:

    Вот ещё одно видение: думаю, что многие проблемы «производительности» в реальности часто относятся не к скорости интерпретатора CPython, а к другим факторам. Да, конечно, я бы хотел, чтобы интерпретатор был быстрее, но, исходя из опыта, есть много более насущных проблем. По меньшей мере, проще для начала разрешить именно эти проблемы.

    Это может быть что угодно: неподходящие алгоритмы, недостаток понимания того, как работает Питон, использование неэффективных структур данных, обращение к сети или другая работа на стадии импорта и пр. В итоге, я думаю, нужно следить за производительностью в боевой среде и решать конкретные проблемы.
    Я, например, очень жду момента, когда смогу использовать -X importtime из Python 3.7, чтобы выявлять регрессию по времени при старте интерфейсов командной строки, регрессию, которая имеет тенденцию возникать из-за появления в глобальной области всяких нечаянных разностей.

    Но есть и ещё одна весьма важная вещь, которую следует принимать во внимание, пусть она и очень редко всплывает в подобных обсуждениях — это продуктивность разработчика и его ощущения. Одной из вещей, которые делают Питон популярным и эффективным, я полагаю, является то, что он хорошо масштабируется в человеческом измерении: то есть, это отличный язык для одного человека, для небольшой команды и так далее до очень крупных организаций. И я убеждаюсь, что штуки на подобии аннотации типов чрезвычайно полезны на больших масштабах: добротно аннотированный код позволяет чрезвычайно быстро наращивать продуктивность, а всякие утилиты и среды разработки упрощают процесс аннотации.

    Вот это часто недооценивают, а не должны бы! Закон Мура не распространяется на людей — нельзя эффективно или задёшево масштабироваться набрасыванием тел на проект. Питон — один из лучших языков (и экосистема!), позволяющий получать удовольствие от разработки, писать качественный и весьма производительный код.

    Для тех, кого особенно сильно интересует тема оптимизаций, Виктор Стиннер сделал отличный ресурс — Faster CPython.

    Теперь вы знаете, что ответить, тем у кого Питон медленный.

    Python в три ручья: работаем с потоками (часть 1)

    Из этой статьи вы узнаете, как с Python выполнять несколько операций одновременно и распределять нагрузку между ядрами процессора, какие особенности языка учитывать. Но главное — поймете, когда многопоточность в Python нужна, а когда только мешает.

    Небольшое предупреждение для тех, кто впервые слышит о параллельных вычислениях. Что такое поток и чем он отличается от процесса, мы выяснили в статье «Внутри процесса: многопоточность и пинг-понг mutex’ом». Тогда мы приводили примеры на Java, но теоретические основы многопоточности верны и для Python. Совпадают, в том числе, механизмы синхронизации потоков: семафоры, взаимные исключения (mutex), условия, события. Поэтому сегодня сделаем акцент на особенностях Python, его механизмах и инструментах, связанных с многопоточностью.

    Организовать параллельные вычисления в Python без внешних библиотек можно с помощью модулей:

    • threading — для управления потоками.
    • queue — для организации очередей.
    • multiprocessing — для управления процессами.

    Пока нас интересует только первый пункт списка.

    Как создавать потоки в Python

    Метод 1 — «функциональный»

    Для работы с потоками из модуля threading импортируем класс Thread. В начале кода пишем:

    После этого нам будет доступна функция Thread() — с ней легко создавать потоки. Синтаксис такой:

    Первый параметр target — это «целевая» функция, которая определяет поведение потока и создаётся заранее. Следом идёт список аргументов. Если судьбу аргументов (например, кто будет делимым, а кто делителем в уравнении) определяет их позиция, их записывают как args=(x,y). Если же вам нужны аргументы в виде пар «ключ-значение», используйте запись вида kwargs=<‘prop’:120>.

    Ради удобства отладки можно также дать новому потоку имя. Для этого среди параметров функции прописывают name=«Имя потока». По умолчанию name хранит значение null. А ещё потоки можно группировать с помощью параметра group, который по умолчанию — None.

    За дело! Пусть два потока параллельно выводят каждый в свой файл заданное число строк. Для начала нам понадобится функция, которая выполнит задуманный нами сценарий. Аргументами целевой функции будут число строк и имя текстового файла для записи.

    Что start() запускает ранее созданный поток, вы уже догадались. Метод join() останавливает поток, когда тот выполнит свои задачи. Ведь нужно закрыть открытые файлы и освободить занятые ресурсы. Это называется «Уходя, гасите свет». Завершать потоки в предсказуемый момент и явно — надёжнее, чем снаружи и неизвестно когда. Меньше риск, что вмешаются случайные факторы. В качестве параметра в скобках можно указать, на сколько секунд блокировать поток перед продолжением его работы.

    Метод 2 — «классовый»

    Для потока со сложным поведением обычно пишут отдельный класс, который наследуют от Thread из модуля threading. В этом случае программу действий потока прописывают в методе run() созданного класса. Ту же петрушку мы видели и в Java.

    Стандартные методы работы с потоками

    Чтобы управлять потоками, нужно следить, как они себя ведут. И для этого в threading есть специальные методы:

    current_thread() — смотрим, какой поток вызвал функцию;

    active_count() — считаем работающие в данный момент экземпляры класса Thread;

    enumerate() — получаем список работающих потоков.

    Ещё можно управлять потоком через методы класса:

    is_alive() — спрашиваем поток: «Жив ещё, курилка?» — получаем true или false;

    getName() — узнаём имя потока;

    setName(any_name) — даём потоку имя;

    У каждого потока, пока он работает, есть уникальный идентификационный номер, который хранится в переменной ident.

    Отсрочить операции в вызываемых потоком функциях можно с помощью таймера. В инициализаторе объектов класса Timer всего два аргумента — время ожидания в секундах и функция, которую нужно в итоге выполнить:

    Таймер можно один раз создать, а затем запускать в разных частях кода.

    Потусторонние потоки

    Обычно Python-приложение не завершается, пока работает хоть один его поток. Но есть особые потоки, которые не мешают закрытию программы и останавливается вместе с ней. Их называют демонами (daemons). Проверить, является ли поток демоном, можно методом isDaemon(). Если является, метод вернёт истину.

    Назначить поток демоном можно при создании — через параметр “daemon=True” или аргумент в инициализаторе класса.

    Не поздно демонизировать и уже существующий поток методом setDaemon(daemonic).

    Всё бы ничего, но это даже не верхушка айсберга, потому что прямо сейчас нас ждут великие открытия.

    Приключение начинается. У древнего шлюза

    Питон слывёт дружелюбным и простым в общении, но есть у него причуды. Нельзя просто взять и воспользоваться всеми преимуществами многопоточности в Python! Дорогу вам преградит огромный шлюз… Даже так — глобальный шлюз (Global Interpreter Lock, он же GIL), который ограничивает многопоточность на уровне интерпретатора. Технически, это один на всех mutex, созданный по умолчанию. Такого нет ни в C, ни в Java.

    Задача шлюза — пропускать потоки строго по одному, чтоб не летали наперегонки, как печально известные стритрейсеры, и не создавали угрозу работе интерпретатора.

    Без шлюза потоки подрезали бы друг друга, чтобы первыми добраться до памяти, но это еще не всё. Они имеют обыкновение внезапно засыпать за рулём! Операционная система не спрашивает, вовремя или невовремя — просто усыпляет их в ей одной известный момент. Из-за этого неупорядоченные потоки могут неожиданно перехватывать друг у друга инициативу в работе с общими ресурсами.

    Дезориентированный спросонок поток, который видит перед собой совсем не ту ситуацию, при которой засыпал, рискует разбиться и повалить интерпретатор, либо попасть в тупиковую ситуацию (deadlock). Например, перед сном Поток 1 начал работу со списком, а после пробуждения не нашёл в этом списке элементов, т.к. их удалил или перезаписал Поток 2.

    Чтобы такого не было, GIL в предсказуемый момент (по умолчанию раз в 5 миллисекунд для Python 3.2+) командует отработавшему потоку: «СПАААТЬ!» — тот отключается и не мешает проезжать следующему желающему. Даже если желающего нет, блокировщик всё равно подождёт, прежде чем вернуться к предыдущему активному потоку.

    Благодаря шлюзу однопоточные приложения работают быстро, а потоки не конфликтуют. Но, к сожалению, многопоточные программы при таком подходе выполняются медленнее — слишком много времени уходит на регулировку «дорожного движения». А значит обработка графики, расчет математических моделей и поиск по большим массивам данных c GIL идут неприемлемо долго.

    В статье «Understanding Python GIL»технический директор компании Gaglers Inc. и разработчик со стажем Chetan Giridhar приводит такой пример:

    Код вычисляет факториал числа 100 000 и показывает, сколько времени ушло у машины на эту задачу. При тестировании на одном ядре и с одним потоком вычисления заняли 3,4 секунды. Тогда Четан создал и запустил второй поток. Расчет факториала на двух ядрах длился 6,2 секунды. А ведь по логике скорость вычислений не должна была существенно измениться! Повторите этот эксперимент на своей машине и посмотрите, насколько медленнее будет решена задача, если вы добавите thread2. Я получила замедление ровно вдвое.

    Глобальный шлюз — наследие времён, когда программисты боролись за достойную реализацию многозадачности и у них не очень получалось. Но зачем он сегодня, когда есть много- и очень многоядерные процессоры? Как объяснил Гвидо ван Россум, без GIL не будут нормально работать C-расширения для Python. Ещё упадёт производительность однопоточных приложений: Python 3 станет медленнее, чем Python 2, а это никому не нужно.

    «Нормальные герои всегда идут в обход»

    Шлюз можно временно отключить. Для этого интерпретатор Python нужно отвлечь вызовом функции из внешней библиотеки или обращением к операционной системе. Например, шлюз выключится на время сохранения или открытия файла. Помните наш пример с записью строк в файлы? Как только вызванная функция возвратит управление коду Python или интерфейсу Python C API, GIL снова включается.

    Как вариант, для параллельных вычислений можно использовать процессы, которые работают изолированно и неподвластны GIL. Но это большая отдельная тема. Сейчас нам важнее найти решение для многопоточности.

    Если вы собираетесь использовать Python для сложных научных расчётов, обойти скоростную проблему GIL помогут библиотеки Numba, NumPy, SciPy и др. Опишу некоторые из них в двух словах, чтобы вы поняли, стоит ли разведывать это направление дальше.

    Numba для математики

    Numba — динамически, «на лету» компилирует Python-код, превращая его в машинный код для исполнения на CPU и GPU. Такая технология компиляции называется JIT — “Just in time”. Она помогает оптимизировать производительность программ за счет ускорения работы циклов и компиляции функций при первом запуске.

    Суть в том, что вы ставите аннотации (декораторы) в узких местах кода, где вам нужно ускорить работу функций.

    Для математических расчётов библиотеку удобно использовать в связке c NumPy. Допустим, нужно сложить одномерные массивы — элемент за элементом.

    Метод nupmy.empty_like() принимает массив и возвращает (но не инициализирует!) другой — соответствующий исходному по форме и типу. Чтобы ускорить выполнение кода, импортируем класс jit из модуля numba и добавляем в начало кода аннотацию @jit:

    Это скромное дополнение способно ускорить выполнение операции более чем в 100 раз! Если интересно, посмотрите замеры скорости математических расчётов при использовании разных библиотек для Python.

    PyCUDA и Numba для графики

    В графических вычислениях Numba тоже кое-что может. Она умеет работать с программной моделью CUDA, чтобы визуализировать научные данные и работу алгоритмов, выдавать информацию о GPU и др. Подробнее о том, как работают графический процессор и CUDA — здесь. И снова мы встретимся с многопоточностью.

    При работе с многомерными массивами в CUDA, чтобы понять, какой поток сейчас работает с элементами массива, нужно отследить, кто и когда вызывает функцию ядра. Например, поток может определять свою позицию в сетке блоков и рассчитать соответствующий элемент массива:

    Главный плюс этого кода даже не в скорости исполнения, а в прозрачности и простоте. Снова сошлюсь на Хабр, где есть сравнение скорости GPU-расчетов при использовании Numba, PyCUDA и эталонного С CUDA. Небольшой спойлер: PyCUDA позволяет достичь скорости вычислений, сопоставимой с Cи, а Numba подходит для небольших задач.

    Когда многопоточность в Python оправдана

    Стоит ли преодолевать связанные c GIL сложности и тратить время на реализацию многопоточности? Вот примеры ситуаций, когда многопоточность несёт с собой больше плюсов, чем минусов.

    • Для длительных и несвязанных друг с другом операций ввода-вывода. Например, нужно обрабатывать ворох разрозненных запросов с большой задержкой на ожидание. В режиме «живой очереди» это долго — лучше распараллелить задачу.
    • Вычисления занимают более миллисекунды и вы хотите сэкономить время за счёт их параллельного выполнения. Если операции укладываются в 1 мс, многопоточность не оправдает себя из-за высоких накладных расходов.
    • Число потоков не превышает количество ядер. В противном случае параллельной работы всех потоков не получается и мы больше теряем, чем выигрываем.

    Когда лучше с одним потоком

    • При взаимозависимых вычислениях. Считать что-то в одном потоке и передавать для дальнейшей обработки второму — плохая идея. Возникает лишняя зависимость, которая приводит к снижению производительности, а в случае ошибки — к ступору и краху программы.
    • При работе через GIL. Это мы уже выяснили выше.
    • Когда важна хорошая переносимость на разных устройствах. Правильно подобрать число потоков для машины пользователя — задача не из легких. Если вы пишете под известное вам «железо», всё можно решить тестированием. Если же нет — понадобится дополнительно создавать гибкую систему подстройки под аппаратную часть, что потребует времени и умения.

    Анонс — взаимные блокировки в Python

    Самое смешное, что по умолчанию GIL защищает только интерпретатор и не предохраняет наш код от взаимных блокировок (deadlock) и других логических ошибок синхронизации. Поэтому разводить потоки по углам, как и в Java, нужно принудительно — с помощью блокирующих механизмов. Об этом и о не упомянутых в статье компонентах модуля threading мы поговорим в следующий раз.

    Из этой статьи вы узнаете, как с Python выполнять несколько операций одновременно и распределять нагрузку между ядрами процессора, какие особенности языка учитывать. Но главное — поймете, когда многопоточность в Python нужна, а когда только мешает.

    Небольшое предупреждение для тех, кто впервые слышит о параллельных вычислениях. Что такое поток и чем он отличается от процесса, мы выяснили в статье «Внутри процесса: многопоточность и пинг-понг mutex’ом». Тогда мы приводили примеры на Java, но теоретические основы многопоточности верны и для Python. Совпадают, в том числе, механизмы синхронизации потоков: семафоры, взаимные исключения (mutex), условия, события. Поэтому сегодня сделаем акцент на особенностях Python, его механизмах и инструментах, связанных с многопоточностью.

    Организовать параллельные вычисления в Python без внешних библиотек можно с помощью модулей:

    • threading — для управления потоками.
    • queue — для организации очередей.
    • multiprocessing — для управления процессами.

    Пока нас интересует только первый пункт списка.

    Как создавать потоки в Python


    Метод 1 — «функциональный»

    Для работы с потоками из модуля threading импортируем класс Thread. В начале кода пишем:

    После этого нам будет доступна функция Thread() — с ней легко создавать потоки. Синтаксис такой:

    Первый параметр target — это «целевая» функция, которая определяет поведение потока и создаётся заранее. Следом идёт список аргументов. Если судьбу аргументов (например, кто будет делимым, а кто делителем в уравнении) определяет их позиция, их записывают как args=(x,y). Если же вам нужны аргументы в виде пар «ключ-значение», используйте запись вида kwargs=<‘prop’:120>.

    Ради удобства отладки можно также дать новому потоку имя. Для этого среди параметров функции прописывают name=«Имя потока». По умолчанию name хранит значение null. А ещё потоки можно группировать с помощью параметра group, который по умолчанию — None.

    За дело! Пусть два потока параллельно выводят каждый в свой файл заданное число строк. Для начала нам понадобится функция, которая выполнит задуманный нами сценарий. Аргументами целевой функции будут число строк и имя текстового файла для записи.

    Что start() запускает ранее созданный поток, вы уже догадались. Метод join() останавливает поток, когда тот выполнит свои задачи. Ведь нужно закрыть открытые файлы и освободить занятые ресурсы. Это называется «Уходя, гасите свет». Завершать потоки в предсказуемый момент и явно — надёжнее, чем снаружи и неизвестно когда. Меньше риск, что вмешаются случайные факторы. В качестве параметра в скобках можно указать, на сколько секунд блокировать поток перед продолжением его работы.

    Метод 2 — «классовый»

    Для потока со сложным поведением обычно пишут отдельный класс, который наследуют от Thread из модуля threading. В этом случае программу действий потока прописывают в методе run() созданного класса. Ту же петрушку мы видели и в Java.

    Стандартные методы работы с потоками

    Чтобы управлять потоками, нужно следить, как они себя ведут. И для этого в threading есть специальные методы:

    current_thread() — смотрим, какой поток вызвал функцию;

    active_count() — считаем работающие в данный момент экземпляры класса Thread;

    enumerate() — получаем список работающих потоков.

    Ещё можно управлять потоком через методы класса:

    is_alive() — спрашиваем поток: «Жив ещё, курилка?» — получаем true или false;

    getName() — узнаём имя потока;

    setName(any_name) — даём потоку имя;

    У каждого потока, пока он работает, есть уникальный идентификационный номер, который хранится в переменной ident.

    Отсрочить операции в вызываемых потоком функциях можно с помощью таймера. В инициализаторе объектов класса Timer всего два аргумента — время ожидания в секундах и функция, которую нужно в итоге выполнить:

    Таймер можно один раз создать, а затем запускать в разных частях кода.

    Потусторонние потоки

    Обычно Python-приложение не завершается, пока работает хоть один его поток. Но есть особые потоки, которые не мешают закрытию программы и останавливается вместе с ней. Их называют демонами (daemons). Проверить, является ли поток демоном, можно методом isDaemon(). Если является, метод вернёт истину.

    Назначить поток демоном можно при создании — через параметр “daemon=True” или аргумент в инициализаторе класса.

    Не поздно демонизировать и уже существующий поток методом setDaemon(daemonic).

    Всё бы ничего, но это даже не верхушка айсберга, потому что прямо сейчас нас ждут великие открытия.

    Приключение начинается. У древнего шлюза

    Питон слывёт дружелюбным и простым в общении, но есть у него причуды. Нельзя просто взять и воспользоваться всеми преимуществами многопоточности в Python! Дорогу вам преградит огромный шлюз… Даже так — глобальный шлюз (Global Interpreter Lock, он же GIL), который ограничивает многопоточность на уровне интерпретатора. Технически, это один на всех mutex, созданный по умолчанию. Такого нет ни в C, ни в Java.

    Задача шлюза — пропускать потоки строго по одному, чтоб не летали наперегонки, как печально известные стритрейсеры, и не создавали угрозу работе интерпретатора.

    Без шлюза потоки подрезали бы друг друга, чтобы первыми добраться до памяти, но это еще не всё. Они имеют обыкновение внезапно засыпать за рулём! Операционная система не спрашивает, вовремя или невовремя — просто усыпляет их в ей одной известный момент. Из-за этого неупорядоченные потоки могут неожиданно перехватывать друг у друга инициативу в работе с общими ресурсами.

    Дезориентированный спросонок поток, который видит перед собой совсем не ту ситуацию, при которой засыпал, рискует разбиться и повалить интерпретатор, либо попасть в тупиковую ситуацию (deadlock). Например, перед сном Поток 1 начал работу со списком, а после пробуждения не нашёл в этом списке элементов, т.к. их удалил или перезаписал Поток 2.

    Чтобы такого не было, GIL в предсказуемый момент (по умолчанию раз в 5 миллисекунд для Python 3.2+) командует отработавшему потоку: «СПАААТЬ!» — тот отключается и не мешает проезжать следующему желающему. Даже если желающего нет, блокировщик всё равно подождёт, прежде чем вернуться к предыдущему активному потоку.

    Благодаря шлюзу однопоточные приложения работают быстро, а потоки не конфликтуют. Но, к сожалению, многопоточные программы при таком подходе выполняются медленнее — слишком много времени уходит на регулировку «дорожного движения». А значит обработка графики, расчет математических моделей и поиск по большим массивам данных c GIL идут неприемлемо долго.

    В статье «Understanding Python GIL»технический директор компании Gaglers Inc. и разработчик со стажем Chetan Giridhar приводит такой пример:

    Код вычисляет факториал числа 100 000 и показывает, сколько времени ушло у машины на эту задачу. При тестировании на одном ядре и с одним потоком вычисления заняли 3,4 секунды. Тогда Четан создал и запустил второй поток. Расчет факториала на двух ядрах длился 6,2 секунды. А ведь по логике скорость вычислений не должна была существенно измениться! Повторите этот эксперимент на своей машине и посмотрите, насколько медленнее будет решена задача, если вы добавите thread2. Я получила замедление ровно вдвое.

    Глобальный шлюз — наследие времён, когда программисты боролись за достойную реализацию многозадачности и у них не очень получалось. Но зачем он сегодня, когда есть много- и очень многоядерные процессоры? Как объяснил Гвидо ван Россум, без GIL не будут нормально работать C-расширения для Python. Ещё упадёт производительность однопоточных приложений: Python 3 станет медленнее, чем Python 2, а это никому не нужно.

    «Нормальные герои всегда идут в обход»

    Шлюз можно временно отключить. Для этого интерпретатор Python нужно отвлечь вызовом функции из внешней библиотеки или обращением к операционной системе. Например, шлюз выключится на время сохранения или открытия файла. Помните наш пример с записью строк в файлы? Как только вызванная функция возвратит управление коду Python или интерфейсу Python C API, GIL снова включается.

    Как вариант, для параллельных вычислений можно использовать процессы, которые работают изолированно и неподвластны GIL. Но это большая отдельная тема. Сейчас нам важнее найти решение для многопоточности.

    Если вы собираетесь использовать Python для сложных научных расчётов, обойти скоростную проблему GIL помогут библиотеки Numba, NumPy, SciPy и др. Опишу некоторые из них в двух словах, чтобы вы поняли, стоит ли разведывать это направление дальше.

    Numba для математики

    Numba — динамически, «на лету» компилирует Python-код, превращая его в машинный код для исполнения на CPU и GPU. Такая технология компиляции называется JIT — “Just in time”. Она помогает оптимизировать производительность программ за счет ускорения работы циклов и компиляции функций при первом запуске.

    Суть в том, что вы ставите аннотации (декораторы) в узких местах кода, где вам нужно ускорить работу функций.

    Для математических расчётов библиотеку удобно использовать в связке c NumPy. Допустим, нужно сложить одномерные массивы — элемент за элементом.

    Метод nupmy.empty_like() принимает массив и возвращает (но не инициализирует!) другой — соответствующий исходному по форме и типу. Чтобы ускорить выполнение кода, импортируем класс jit из модуля numba и добавляем в начало кода аннотацию @jit:

    Это скромное дополнение способно ускорить выполнение операции более чем в 100 раз! Если интересно, посмотрите замеры скорости математических расчётов при использовании разных библиотек для Python.

    PyCUDA и Numba для графики

    В графических вычислениях Numba тоже кое-что может. Она умеет работать с программной моделью CUDA, чтобы визуализировать научные данные и работу алгоритмов, выдавать информацию о GPU и др. Подробнее о том, как работают графический процессор и CUDA — здесь. И снова мы встретимся с многопоточностью.

    При работе с многомерными массивами в CUDA, чтобы понять, какой поток сейчас работает с элементами массива, нужно отследить, кто и когда вызывает функцию ядра. Например, поток может определять свою позицию в сетке блоков и рассчитать соответствующий элемент массива:

    Главный плюс этого кода даже не в скорости исполнения, а в прозрачности и простоте. Снова сошлюсь на Хабр, где есть сравнение скорости GPU-расчетов при использовании Numba, PyCUDA и эталонного С CUDA. Небольшой спойлер: PyCUDA позволяет достичь скорости вычислений, сопоставимой с Cи, а Numba подходит для небольших задач.

    Когда многопоточность в Python оправдана

    Стоит ли преодолевать связанные c GIL сложности и тратить время на реализацию многопоточности? Вот примеры ситуаций, когда многопоточность несёт с собой больше плюсов, чем минусов.

    • Для длительных и несвязанных друг с другом операций ввода-вывода. Например, нужно обрабатывать ворох разрозненных запросов с большой задержкой на ожидание. В режиме «живой очереди» это долго — лучше распараллелить задачу.
    • Вычисления занимают более миллисекунды и вы хотите сэкономить время за счёт их параллельного выполнения. Если операции укладываются в 1 мс, многопоточность не оправдает себя из-за высоких накладных расходов.
    • Число потоков не превышает количество ядер. В противном случае параллельной работы всех потоков не получается и мы больше теряем, чем выигрываем.

    Когда лучше с одним потоком

    • При взаимозависимых вычислениях. Считать что-то в одном потоке и передавать для дальнейшей обработки второму — плохая идея. Возникает лишняя зависимость, которая приводит к снижению производительности, а в случае ошибки — к ступору и краху программы.
    • При работе через GIL. Это мы уже выяснили выше.
    • Когда важна хорошая переносимость на разных устройствах. Правильно подобрать число потоков для машины пользователя — задача не из легких. Если вы пишете под известное вам «железо», всё можно решить тестированием. Если же нет — понадобится дополнительно создавать гибкую систему подстройки под аппаратную часть, что потребует времени и умения.

    Анонс — взаимные блокировки в Python

    Самое смешное, что по умолчанию GIL защищает только интерпретатор и не предохраняет наш код от взаимных блокировок (deadlock) и других логических ошибок синхронизации. Поэтому разводить потоки по углам, как и в Java, нужно принудительно — с помощью блокирующих механизмов. Об этом и о не упомянутых в статье компонентах модуля threading мы поговорим в следующий раз.

    Используйте Psyco, и Python будет работать так же быстро, как и С

    Используя Psyco, компилятор обработки Python

    Серия контента:

    Этот контент является частью # из серии # статей: Очаровательный Python

    Этот контент является частью серии: Очаровательный Python

    Следите за выходом новых статей этой серии.

    Обычно Python достаточно быстро делает то, что вы хотите. Девяносто процентов вопросов, которые возникают у начинающих программистов касательно скорости исполнения интерпретируемых/ байткомпилируемых языков, подобных Python, просто наивны. На современных аппаратных средствах большинство неоптимизированных программ Python исполняются так быстро, как от них требуется, и в действительности нет никакого смысла тратить дополнительные усилия на программирование, чтобы приложение работало быстрее.

    В этой статье, следовательно, я коснусь только оставшихся десяти процентов. Время от времени программы на Python (или программы на других языках программирования) выполняются недопустимо медленно. Решаемые вопросы могут быть самыми разными; редко требуется выигрыш в миллисекунды, но ускорение задач, которые выполняются в течение минут, часов, дней или недель часто стоит усилий. Более того, необходимо заметить, что не все, что работает медленно, вызвано центральным процессором. Если, например, на выполнение запроса к базе данных требуются часы, не имеет особого значения, обрабатывается ли результирующий набор данных в течение минуты или двух. Эта статья также и не о проблемах ввода/вывода.

    Существует несколько способов ускорить программы на Python. Первое, что должно прийти в голову любому программисту, — это улучшить алгоритмы или используемые структуры данных. Микрооптимизация шагов неумелого алгоритма -удел глупцов. Например, если порядок сложности текущей технологии O(n**2), десятикратное ускорение шагов гораздо менее полезно, чем нахождение замены O(n). Это правило применимо даже при рассмотрении такого исключительного подхода, как перепрограммирование на ассемблере: правильный алгоритм на Python часто будет выполняться быстрее, чем неверный алгоритм, переложенный вручную на ассемблер.

    Вторая технология, которую вы должны рассмотреть в первую очередь — это профилирование своего приложения Python с позиции перепрограммирования ключевых частей в виде модулей расширения на С. Используя обертку расширений, как, например, SWIG (см. Ресурсы), вы можете создать расширение С, которое выполняет в виде кода на С элементы вашей программы, которые поглощают больше всего времени. Такое расширение Python относительно просто, но требует некоторого времени на освоение (и знания С). Вы увидите, что очень часто львиная доля времени, отводимого на выполнение вашего приложения на Python, затрачивается на горстку функций, и поэтому возможен значительный выигрыш.

    Третья технология основывается на второй. Грэг Эуинг (Greg Ewing) создал язык Pyrex, который соединяет Python и С. В частности, чтобы воспользоваться Pyrex, вы пишете функции на схожем с Python языке, который добавляет к выбранным переменным объявления типов. Pyrex (средство) преобразует pyx-файлы в расширения «.с». После трансляции компилятором С, эти модули Pyrex (язык) могут быть импортированы и использованы в ваших обычных приложениях Python. Поскольку Pyrex использует практически такой же синтаксис, как и сам Python (включая директивы цикла, ветви и исключения, формы присвоения [assignment forms], структурированное расположение и так далее), программисту на Pyrex не нужно изучать С, чтобы писать расширения. Более того, Pyrex допускает более цельное — по сравнению с расширением, написанным непосредственно на С — смешение переменных уровня С с переменными уровня Python в пределах одного и того же кода.

    Тема данной статьи — еще одна технология. Модуль расширения Psyco может встраиваться в самые недра интерпретатора Python и выборочно заменять части интерпретируемого байткода Python оптимизированным машинным кодом. В отличие от описанных выше методик, Psyco работает исключительно во время исполнения Python. Другими словами, исходный код Python транслируется командой python в байткод точно так же, как и раньше (за исключением пары директив import и вызовов функций, добавленных для запуска Psyco). Однако, пока интерпретатор Python выполняет приложение, Psyco иногда делает проверки, чтобы выяснить, может ли он заменить обычные операции байткода Python на некоторый обработанный машинный код. Эта обрабатываемая трансляция не только очень похожа на то, что делает компиляция по месту (just-in-time compilers) Java (по крайней мере, в широком смысле), но и зависит от архитектуры. В настоящее время, Psyco доступен только для архитектур с процессором i386. Прелесть Psyco заключается в том, что вы можете использовать тот же самый код Python, который вы писали всё это время (буквально!), но исполнять его быстрее.

    Как Psyco работает

    Чтобы полностью понять Psyco, вам, вероятно, потребуется хорошо разбираться и в функции eval_frame() интерпретатора Python, и в ассемблере i386. К сожалению, сам я не могу претендовать на роль эксперта, но думаю, что смогу объяснить Psyco в общих чертах, не допуская слишком серьезных ошибок.

    В обычном Python функция eval_frame() — это внутренний цикл интерпретатора Python. В основном, функция eval_frame() смотрит на текущий байткод в контексте выполнения и переключает управление в функцию, подходящую для реализации этого байткода. Специфика того, что эта функция поддержки будет делать, зависит, в общем, от состояния различных объектов Python, находящихся в памяти. Поясним — суммирование объектов Python «2» и «3» приводит к результату, отличному от суммирования объектов «5» и «6», хотя обе операции обрабатываются одинаково.

    Psyco заменяет функцию eval_frame() составным оценочным модулем. Существует несколько способов, позволяющих Psyco улучшить то, что делает Python. Во-первых, Psyco транслирует операции в до некоторой степени оптимизированной машинный код; само по себе это приводит только к незначительным улучшениям, поскольку то, что машинный код должен выполнить, — это то же самое, что делают обработанные функции Python. Более того, то, что является «обработанным» в трансляции Psyco, это больше, чем выбор байткода Python, Psyco также уточняет значения переменных, которые известны в контексте выполнения. Например, в коде, аналогичном приведенному ниже, переменная x распознаваема на протяжении цикла:

    Оптимизированной версии этого кода не нужно умножать каждый i на «содержимое переменной/объекта x» — менее расточительно просто умножать каждый i на 5, исключая тем самым поиск/косвенную ссылку.

    Помимо создания кода, предназначенного для i386, для небольших операций, Psyco кеширует этот транслированный машинный код для дальнейшего использования. Если Psyco способен установить, что отдельная операция такая же, как выполненная (и «обработанная») ранее, он может положиться на этот кэшированный код, а не транслировать этот сегмент. Это экономит еще немного времени.

    Реальная экономия в Psyco, однако, является результатом распределения операций по трем различным уровням. Для Psyco существуют переменные «времени исполнения («run-time»), «времени трансляции» («compile-time») и «виртуального времени» («virtual-time»). При необходимости Psyco перемещает переменные с одного уровня на другой. Переменные времени исполнения — это просто исходный байткод и структуры объекта, которые обрабатывает обычный интерпретатор Python. Переменные времени трансляции отображаются в машинные регистры и ячейки памяти с прямым доступом, как только Psyco транслирует эти операции в машинный код.

    Наиболее интересный уровень — это переменные виртуального времени. Изнутри переменная Python — это полная структура с множеством членов — даже если объект представляет всего лишь целое число. Переменные виртуального времени Psyco представляют объекты Python, которые потенциально могут быть построены, если возникнет такая необходимость, но их деталями пренебрегают, пока необходимости нет. Например, рассмотрим следующее присваивание:

    Стандартный Python строит и разрушает ряд объектов, чтобы вычислить это значение. Целый целочисленный (integer) объект создается для того, чтобы содержать значение (12/11) ; затем значение извлекается из структуры этого временного объекта и используется для вычисления нового временного объекта (13-PyInt) . Psyco пропускает эти объекты и просто вычисляет значения, зная, что «при необходимости» объект может быть создан из этого значения.

    Используя Psyco

    Гораздо легче использовать Psyco, чем его объяснять. В основном, все, что нужно, — это сказать Psyco какую функцию/метод «обрабатывать». Не надо менять код ни одной из ваших функций Python, ни сами классы.

    Существует пара подходов, предназначенных для указания, что Psyco должен делать. «Бронебойный» подход — это разрешить Psyco везде выполнять операцию компиляции по месту. Чтобы сделать это, поместите следующие строки кода в начале вашего модуля:

    Первая строка указывает Psyco применить свою магию ко всем глобальным функциям. Вторая строка (для Python 2.2 и выше) приказывает Psyco сделать то же самое с методами класса. Чтобы немного точнее направить поведение Psyco, вы можете воспользоваться командой:

    Вторая форма оставляет func в качестве стандартной функции Python, но оптимизирует вызовы, которые задействуют newname . Практически во всех случаях, кроме тестирования и отладки, форма psyco.bind() — это то, что вы будете использовать.

    Производительность Psyco

    Несмотря на магию Psyco, его использование требует некоторого осмысления и тестирования. Главное, что нужно понять — это то, что Psyco полезен для обработки многократно выполняющиехся циклов, и то, что он знает, как оптимизировать операции, в которых задействованы целые и числа с плавающей запятой. Для нециклических функций и для операций над другими типами объектов Psyco обычно просто добавляет накладные расходы на свой анализ и внутреннюю компиляцию. Более того, для приложений с большим числом функций и классов, включение Psyco для приложения целиком является дополнительным бременем при трансляции машинного кода и использование памяти для этого кэширования. Гораздо лучше выборочно подключить те функции, которые смогут извлечь больше пользы из оптимизации Psyco.

    Я начал с самого простого тестирования. Я просто подумал, какое из приложений, которые я недавно запускал, неплохо было бы ускорить. Первый пример, который пришел мне в голову, — это программа манипулирования текстом, которую я использую для преобразования чернового варианта моей будущей книги «Текстовая обработка в Python» (Text Processing in Python) в формат LaTeX. Это приложение использует некоторые строчные методы, некоторые регулярные выражения и некую программную логику, управляемую главным образом регулярными выражениями и совпадениями строк. В действительности это ужасный кандидат для Psyco, но поскольку я его использую, я начал с него.

    При первом заходе, все, что я сделал — это добавил psyco.jit() в начало моего скрипта. Достаточно безболезненно. К сожалению, результаты были (как и ожидалось) удручающими. Если первоначально скрипт работал 8.5 секунд, то после «ускорения» с Psyco он выполнялся 12 секунд. Скверно! Я догадался, что компиляция по месту, вероятно, имеет некоторые накладные расходы на запуск, которые затягивают время исполнения. Поэтому следующее, что я сделал, была обработка гораздо более крупного входного файла (состоящего из множества копий первоначального файла). Это привело к крайне скромному успеху — время выполнения сократилось со 120 секунд до 110. Это улучшение оставалось устойчивым при нескольких запусках, но в любом случае весьма незначительным.

    Второй заход с моим кандидатом на обработку текста. Вместо добавления вызова psyco.jit() без параметров, я добавил только строку psyco.bind(main) , поскольку функция main() имеет несколько циклов (но минимально использует арифметические операции с целыми числами). В этом случае результаты номинально были лучше. Этот подход урезал время выполнения на несколько десятых секунды для первого примера и на несколько секунд для версии большого входного файла. Но по-прежнему ничего впечатляющего (хотя и никакого вреда).


    Для более достойного тестирования Psyco, я откопал некий код нейронной сети, о котором я писал в одной из предыдущих статье (см. Ресурсы). Это приложение «code_recognizer» может быть настроено для опознания возможных распределений разных значений ASCII в различных языках программирования. Нечто подобное потенциально могло бы быть полезно при угадывании типов файла (скажем, потерянных сетевых пакетов); но этот код в действительности полностью универсален в отношении того, чему он был обучен — с таким же успехом он мог бы научиться распознавать лица или звуки, или виды приливов. В любом случае «code_recognizer» базируется на библиотеке Python bpnn , которая в качестве контрольного примера также включена (в модифицированной форме) в дистрибутив Psyco 0.4. Что важно знать о «code_recognizer» в свете этой статьи, так то, что оно вычисляет много циклов с числами с плавающей запятой, и что его выполнение занимает много времени. Вот у нас и появился хороший кандидат для Psyco.

    Поэкспериментировав немного, я детально установил, как использовать Psyco. Для этого приложения в случае небольшого количества классов и функций не имеет особого значения, используете вы направленное связывание или по месту. Но лучший результат — на несколько процентов — по-прежнему оказывается за выборочным связыванием классов, которые лучше всего оптимизируются. Более важно, однако, понять область связывания Psyco.

    Скрипт code_recognizer.py содержит строки наподобие:

    from bpnn import NN

    Другими словами, интересный момент с точки зрения Psyco находится в классе bpnn.NN . Добавление psyco.jit() или psyco.bind(NN2) в скрипт code_recognizer.py мало что дает. Чтобы Psyco выполнял желаемую оптимизацию, вам потребуется добавить psyco.bind(NN) в code_recognizer.py , либо psyco.jit() в bpnn.py . В отличие от того, что вы могли бы предположить, компиляция по месту происходит не при создании экземпляра или вызове методов, а при описании класса. Вдобавок, при подключении производных классов их унаследованные методы не обрабатываются.

    Как только были выработаны детали подходящего связывания Psyco, результирующее ускорение оказалось весьма впечатляющим. Используя те же примеры тестирования и режим обучения сети, который был представлен в упомянутой статье (500 шаблонов обучения, 1000 итераций обучения), время обучения нейронной сети было уменьшено с где-то 2000 секунд до приблизительно 600 секунд — больше, чем в три раза. Сокращение числа итераций до 10 показало пропорциональное ускорение (но никуда не годное распознавание нейронной сети) — так же как и промежуточное число итераций.

    Я нахожу весьма замечательным ускорение кода, выполнявшегося полчаса, до 10 минут, с помощью двух строк кода. Это ускорение, вероятно, все еще меньше скорости исполнения аналогичного приложения на С, и определенно меньше десятикратного ускорения, которое зарегистрировано в некоторых единичных случаях тестирования Psyco. Но это приложение явно из «реальной жизни», и эти улучшения достаточны для того, чтобы их отметить во многих контекстах.

    Куда движется Psyco?

    В настоящий момент Psyco не производит статистику или профилирование и выполняет только минимальную оптимизацию генерируемого машинного кода. Возможно, более поздняя версия будет знать, как определять операции, которые могли бы более всего выиграть от оптимизации, и выбрасывать из кеша машинный код для неоптимизируемых операций. Вдобавок, возможно, будущий Psyco мог бы решать выполнять более обширную (но и более дорогую) оптимизацию многократно исполняемых операций. Такой анализ исполнения был бы похож на то, что технология HotSpot компании Sun делает для Java. То обстоятельство, что Java, в отличие от Python, имеет декларации типов, в действительности менее значимо, чем думают многие (однако предшествующие работы по оптимизации Self, Smalltalk, Lisp и Scheme также отмечают это).

    Хотя я и сомневаюсь, что это когда-нибудь случится, но было бы здорово, если бы технология типа Psyco была интегрирована в какую-нибудь будущую версию самого Python. Несколько строк для импорта и связываний — не так уж много работы, но тогда Python выполнялся бы существенно быстрее, и изначально это было бы гораздо более цельно. Поживём — увидим.

    Ресурсы для скачивания

    Похожие темы

    • Оригинал статьи Charming Python: Make Python run as fast as C with Psyco.
    • Более подробная информация на Psyco’s home page и project page ресурса SourceForge.
    • The Simplified Wrapper and Interface Generator (SWIG) (Simplified Wrapper and Interface Generator, SWIG) — очень широко, и, возможно, повсеместно, используемое средство написания модулей С/С++ для Python и других «скриптовых» языков.
    • Грэг Эуинг создал the language Pyrex, который используется для написания модулей расширения Python. Идея Pyrex — определить язык, который, являясь очень близким к самому Python, создает смесь из Python и типов данных С, но который в конечном итоге преобразуется и транслируется в С-расширения Python.
    • Язык Vyper Джона Макса Сколлера (John Max Skaller’s) был задуман как улучшенный Python, реализованный на Ocaml. Ожидалось, что будет получена трансляция в тот же самый машинный код, который генерирует Ocaml и который, в общем, сопоставим с быстродействием С. К сожалению, сейчас Vyper — мертвый проект, а версия компилирования так и не была получена. Интервью Дэвида со Сколлером состоялось, когда этот проект еще был живым (developerWorks, октябрь 2000).
    • Дэвид в соавторстве с Эндрю Блейзом (Andrew Blais) написали статью An Introduction to neural networks(developerWorks, июль 2001). В ней они привели код, который опирается на модуль Python bpnn, созданный Нилом Шеменойером (Neil Schemenauer). Эта статья использует код нейронной сети, чтобы продемонстрировать возможности Psyco.
    • Ряд статей о Linux в зоне Linux developerWorks.

    Комментарии

    Войдите или зарегистрируйтесь для того чтобы оставлять комментарии или подписаться на них.

    Программирование Python по моим конспектам Лекция 1 ч.2

    Ну что, привет тем, кто на борту. А тем кто за бортом, добро пожаловать на борт нашего дырявого баркаса.

    Я все так же продолжаю переводить с немецкого на русский лекции по питону. И сразу оговорюсь, между этими лекциями я буду вставлять несколько уроков по теоретической информатике, дискретной математике и основных законов булевой алгебры и теории множеств. Так как считаю, что учить программирования без понятия мира информатики- глуповато. Поэтому даю сразу ответы, на возникающие вопросы

    -Нет «хелоуворд» будет позже.

    -Мне пофиг, что теоретическая информатика вам не нужна, если бы была не нужна- ее бы тогда из Вузов исключили.

    Сейчас мы работаем над тем, чтобы понять что такое программирование, и учим основные термины языка. Без этого- никак.

    В прошлый раз мы делал вид, что питон — это интересно. Сегодня мы будем делать вид, что умеем включить компьютер и устанавливать на него непосредственно сам питон, и немного познакомимся с работой интерпретатора. И еще мы начнем понимать то, как работает комп. Надеюсь, что я тоже пойму..очень надеюсь..

    В прошлый раз мы пытались понять что такое объекты в реальном мире на примере пересылки букета цветов из Москвы в Киев. А сегодня мы попытаемся понять что такое класс.

    Повторюсь, что эту темы мы еще долго будем мусолить. Однако некоторые темы требуют «переваривания» и обдумывания в течении нескольких дней.

    Итак..вспоминаем наши объекты из прошлой лекции.

    сотрудник фирмы по продаже цветов в Москве

    сотрудник фирмы по продаже цветов в Киеве

    не единожды судимый придурок, подрабатывает доставкой цветов в Киеве

    А теперь мы разделим наши объекты по определенным свойствам.

    Джамал и Тарас- они оба торговцы цветами. Значит они оба содержат одинаковые методы и одинаковые атрибуты (город к примеру). Однако они содержат разные данные. Например, хотя они оба имеют атрибут «город», но в случае Джамала это Москва, а в случае Тараса это Киев. В мире информатики говорят- Джамал и Тарас являются экземплярами класса «торговцы цветами». Таким образом класс- это фундамент объекта. Дальше углубляться не станем пока что (яд нужно принимать мелкими порциями), но начальное понятие объекта и класса нам скоро пригодится.

    На этом хватит, и мы оставим это для дальнейшего размышления.

    Ну теперь мы приступаем к тому, с чего обычно и начинаются уроки по питону. Непосредственной установке питон на ваши машины. Идем сюда

    качаем питон версии 3. Устанавливаем на машину.

    (для Unix систем питон уже установлен, для проверки вводим в консоли

    $ python -V и получаем ответ «Python 3.5.2 » (версия может быть другой), если получаем ошибку, устанавливаем питон (в интернете можно найти как это сделать)

    Итак, мы установили какую то хрень, которая называется питон к себе на машину, и логично задаемся вопросом..а нахер это нам надо.

    Вопрос понял. Отвечаю

    Официальный дистрибутив питона (того, что вы скачали и установили) содержит в себе

    -Питон интерпретатор. На первой лекции говорили о нем

    -IDLE (среда разработки). Проще говоря- блокнот, в котором мы говнокодить будем.

    -Модули, которые могут использоваться интерпретатором (пока просто понимаем, киваем, но не заморачиваемся)

    Питон в интерактивном режиме.

    Интерпретатор питона может быть вызван в интерактивном режиме, таким образом, что можно вводить одну строку нашей программы и тут же видеть реакцию интерпретатора на введенную команду (или строку программы).

    Выглядит окно интерпретатора в консоли так:

    а вот последняя строка, а именно символы «>>>»приглашает нас ввести нашу первую команду. После того как мы ее введем, у нас есть три варианта развития событий.

    1. Мы вводим обычное арифметическое выражение 2+2*6, интерпретатор обрабатывает его и дает ответ 14. Важно знать, что правила математики и арифметики играют важную роль. Если вы заметили из примера выше. Сначала умножаем 2 на шесть, а к результату добавляем 2.

    2 мы вводим ошибочное выражение, противоречащее правилам арфиметики 2)+6 и получаем ответ с ошибкой. То есть интерпретатор обрабатывая строку движется посимвольный с лева направо, и как только найдет не понятную ему хрень (в данном случае это «)», он начинает орать)

    И третий вариант. Мы даем команду, на которую не бывает внешней реакции. Например если мы присвоим переменной a значение 2. Ну присвоили себе и присвоили. Если о шибки нет, значит все ок. И мы можем вводить следующую строку.

    В этом моменте многие авторы книг по питону пишут- «я вообще забыл что такое калькулятор, и использую для этого только интерпретатор питона»..ну хз..я не настолько хардкорен. Но если вам нравится- можете юзать.

    Таким образом мы можем писать коротенькие программки прямо в консоли, а если у вас стальные яйца, то можно и большие програаамищи.

    тоже самое можно делать и в оболочке python-shell в IDLE (среде разработки) которая входит в состав питона, который вы уже установили.

    Выглядит python-shell IDLE так. Те же яйца, только на белом фоне. Вы можете так же вводить арифметические задачки, из примеров выше, и получать аналогичный результат.

    Однако, есть еще и горячие клавиши в python-shell, а именно

    Alt+p- показывает предыдущую команду (шаг назад)

    Alt+N — показывает следующую команду (шаг вперед)

    На следующей лекции мы перейдем вплотную к изучению объектов, имен, синтаксиса и тд. И только после этого мы перейдем непосредственно к программированию.

    Теперь курс теоретической информатики

    Итак..попытаемся понять как работает компьютер, точнее основополагающую успеха его работы.

    Представляем себе что вы шпион и для связи с агентом вам необходимо в вашей квартире включить свет в окне. Если агент видит свет в окне- он идет на связь. Если нет- соответственно нет.

    00 -свет выключен, на связь не выходит никто

    01 свет включен только в правой комнате. Значит агенту Васе надлежит явиться с докладом

    10 свет включен только в левой комнате. Значит аненту Пете нужно прийти и доложить

    11 свет горит везде. Приходит агент Джамал (чувак из прошлой лекции)

    А теперь вопрос- нахрена я это все рассказываю. Эти самые нолики и единички называться битами. И с помощью битов мы можем закодировать любую информацию. Вот смотрите- мы сейчас с помощью двух битов наладили работы целой конспиративной квартиры. Внутри компьютера все работает аналогично- только количество битов исчисляется тысячами, миллионами и тд. И каждый из этих битов может в определенном этапе времени принимать только одно значение. Создавая тем самым уникальные цепочки битов.

    Но как бы заставить это все работать. Как бы заставить машину с помощью всех этих еденичек и ноликов изобразить, скажем число «434»..

    Поэтому собрались мудрецы и стали думу думать..думали думали..и выдумали вот что-

    берем мы наше число 434. Делим его на 2, а остаток от деления записываем. Получили мы 217..супер, а остаток 2. Делим мы теперь 217 на 2, и выписываем остаток. И так до упора (как на украденной в интернете картинке ниже). Добравшись до упора. мы видем, что наш остаток состоит из единичек и ноликов, который нам просто напросто нужно переписатть наоборот. (или снизу вверх) — это и будет число 434 в двоичной системе счисления. И теперь компьютеру нужно будет всего лишь взять 9 окон(бит) и правильно включить-выключить в них свет.

    Попробуйте потренироваться с другими положительными числами. А еще подумайте, сколько бит нужно, чтобы отобразить число 5 или 10 или 300

    А на следующем уроке мы узнаем, как отображать числа, которые меньше нуля в бинарном коде, и как расшифровывать бинарный код обратно в число, как и то, что бывают не только двоичные системы счисления, но и много других.

    П.С по вашим пожеланиям- пока что делать видео не буду. А когда и стану, то курс лекций будет в ворд файле вместе с видео

    Как работает Python?

    Всем еще раз привет, сейчас расскажу о том, как работает Python, что такое интерпретатор, как работает компилятор и что такое байт-код, далее расскажу о виртуальной машине (PVM) и о производительности Python. Также о альтернативных реализациях интерпретатора.

    После того, как вы установили себе Python, перейдем к теоретически-практической части и начнем с того что из себя представляет интерпретатор.

    Интерпретатор

    Интерпретатор — это такая программа, которая выполняет другие программы. Когда вы пишете программу на языке Python, интерпретатор читает вашу программу и выполняет содержащиеся в ней инструкции. В действительности, интерпретатор — это слой программной логики между вашим программным кодом и аппаратурой вашего компьютера.

    В зависимости от используемой версии Python сам интерпретатор может быть реализован как программа на языке C, как набор классов Java и в каком-либо другом виде, но об этом позже.

    Запуск сценария в консоли

    Давайте запустите в консоле интерпретатор:

    Теперь он ожидает ввода комманд, введите туда следующую инструкцию:

    ура, наша первая программа! 😀

    Запуск сценария из файла

    Создайте файл «test.py», с содержимым:


    и выполните этот файл:

    Вы увидите в консоли результат, поехали дальше!

    Динамическая компиляция и байт-код

    После того, как запустите сценарий, Python сначала компилирует исходный текст сценария в байт-код для виртуальной машины. Компиляция — это просто этап перевода, а байт-код это низкоуровневое платформонезависимое представление исходного текста программы. Python транслирует каждую инструкцию в исходном коде сценария в группы инструкций байт-кода для повышения скорости выполнения программы, так как байт-код выполняется намного быстрее. После компиляции в байт-код, создается файл с расширением «.pyc» по соседству с исходным текстом сценария.

    В следующий раз, когда вы запустите свою программу интерпретатор минует этап компиляции и отдаст на выполнение откомпилированный файл с расширением «.pyc». Однако, если вы изменили исходные тексты вашей программы, то снова произойдет этап компиляции в байт-код, так как Python автоматически следит за датой изменения файла с исходным кодом.

    Если Python окажется не в состоянии записать файл с байт-кодом, например из-за отсутствия прав на запись на диск, то программа не пострадает, просто байт-код будет собран в памяти и при завершении программы оттуда удален.

    Виртуальная машина Python (PVM)

    После того как пройдет процесс компиляции, байт-код передается механизму под названием виртуальная машина, которая и выполнит инструкции из байт-кода. Виртуальная машина — это механизм времени выполнения, она всегда присутствует в составе системы Python и это крайняя составляющая системы под названием «Интерпретатор Python».

    Для закрепления пройденного еще раз проясним ситуацию, компиляция в байт-код производится автоматически, а PVM — это всего лишь часть системы Python, которую вы установили вместе с интерпретатором и компилятором. Все происходит прозрачно для программиста, и вам не надо выполнять эти операции вручную.

    Производительность

    Программисты имеющие опыт работы с такими языками как C и C++, могут заметить некоторые отличия в модели выполнения Python. Первое — это отсутствие этапа сборки или вызова утилиты «make», программы на Python могут быть сразу же запущены после написания исходного кода. Второе отличие — байт-код не является двоичным машинным кодом (например инструкции для микропроцессора Intel), он является внутренним представлением программы на языке Python.

    По этим причинам программы на Python не могут выполняться также быстро как на C/C++. Обход инструкций выполняет виртуальная система, а не микропроцессор, и чтобы выполнить байт-код, необходима дополнительная интерпретация, инструкции которой требуют большего времени, чем машинные инструкции микропроцессора.

    Однако, с другой стороны, в отличии от традиционных интерпретаторов, например как в PHP, здесь присутствует дополнительный этап компиляции — интерпретатору не требуется каждый раз анализировать исходный текст программы.

    В итоге, Python по производительности находится между традиционными компилирующими и традиционными интерпретирующими языками программирования.

    Альтернативные реализации Python

    То что было сказано выше о компиляторе и виртуальной машине, характерно для стандартной реализации Python, так называемой CPython (реализации на ANSI C). Однако также существует альтернативные реализации, такие как Jython и IronPython, о которых пойдет сейчас речь.

    CPython

    Это стандартная и оригинальная реализация Python, названа так, потому что написана на ANSI C. Именно ее мы установили, когда выбрали пакет ActivePython или установили из FreeBSD портов. Поскольку это эталонная реализация, она как правило работает быстрее, устойчивее и лучше, чем альтернативные реализации.

    Jython

    Первоначальное название JPython, основная цель — тесная интеграция с языком программирования Java. Реализация Jython состоит из Java-классов, которые выполняют компиляцию программного кода на языке Python в байт-код Java и затем передают полученный байт-код виртуальной машине Java (JVM).

    Цель Jython состоит в том, чтобы позволить программам на языке Python управлять Java-приложениями, точно также как CPython может управлять компонентами на языках C/C++. Эта реализация имеет беcшовную интеграцию с Java. Поскольку программный код на Python транслируется в байт-код Java, во время выполнения он ведет себя точно также, как настоящая программа на языке Java. Программы на Jython могут выступать в качестве апплетов и сервлетов, создавать графический интерфейс с использованием механизмов Java и т.д. Более того, Jython обеспечивает поддержку возможности импортировать и использовать Java-классы в программном коде Python.

    Тем не менее, поскольку реализация Jython обеспечивает более низкую скорость выполнения и менее устойчива по сравнению с CPython, она представляет интерес скорее для разработчиков программ на языке Java, которым необходим язык сценариев в качестве интерфейса к Java-коду.

    IronPython

    Реализация предназначена для обеспечения интеграции программ Python с приложениями, созданными для работы в среде Microsoft .NET Framework операционной системы Windows, а также в Mono — открытом эквиваленте для Linux. Платформа .NET и среда выполнения языка C# предназначены для обеспечения взаимодействия между программными объектами — независимо от используемого языка программирования, в духе более ранней модели COM компании Microsoft.

    IronPython позволяет программам на языке Python играть роль как клиентских, так и серверных компонентов, доступных из других языков программирования .NET. Поскольку разработка ведется компанией Microsoft, от IronPython, помимо прочего, можно было бы ожидать существенной оптимизации производительности.

    Средства оптимизации скорости выполнения

    Существуют и другие реализации, включая динамический компилятор Psyco и транслятор Shedskin C++, которые пытаются оптимизировать основную модель выполнения.

    Динамический компилятор Psyco

    Система Psyco — это компонент, расширяющий модель выполнения байт-кода, что позволяет программам выполняться быстрее. Psyco является расширением PVM, которое собирает и использует информацию о типах, чтобы транслировать части байт-кода программы в истинный двоичный машинный код, который выполняется гораздо быстрее. Для такой трансляции не требуется вносить изменения в исходный код или производить дополнительную компиляцию в ходе разработки.

    Во время выполнения программы, Psyco собирает информацию о типах объектов, и затем эта информация используется для генерации высокоэффективного машинного кода, оптимизированного для объектов этого типа. После этого произведенный машинный код заменяет соответствующие участки байт-кода, тем самым увеличивается скорость выполнения.

    В идеале некоторые участки программного кода под управление Psyco могут выполняться также быстро, как скомпилированный код на языке Си.

    Psyco обеспечивает увеличение скорости от 2 до 100 раз, но обычно в 4 раза, при использовании немодифицированного интерпретатора Python. Единственный минус у Psyco, это то обстоятельство, что в настоящее время он способен генерировать машинный код только для архитектуры Intel x86.

    Psyco не идет в стандартной поставке, его надо скачать и установить отдельно. Еще есть проект PyPy, который представляет собой попытку переписать PVM с целью оптимизации кода как в Psyco, проект PyPy собирается поглотить в большей мере проект Psyco.

    Транслятор Shedskin C++

    Shedskin — это система, которая преобразует исходный код на языке Python в исходный код на языке C++, который затем может быть скомпилирован в машинный код. Кроме того, система реализует платформонезависемый подход к выполнению программного кода Python.

    Фиксированные двоичные файлы (frozen binaries)

    Иногда необходимо из своих программ на Python создавать самостоятельные исполняемые файлы. Это необходимо скорее для упаковки и распространения программ.

    Фиксированные двоичные файлы объединяют в единый файл пакета байт-код программ, PVM и файлы поддержки, необходимые программам. В результате получается единственный исполняемый файл, например файл с расширение «.exe» для Windows.

    На сегодняшний день существует три основных инструмента создания «frozen binaries»:

    • py2exe — он может создавать автономные программы для Windows, использующие библиотеки Tkinter, PMW, wxPython и PyGTK для создания графического интерфейса, программы использующие программные средства создания игр PyGame, клиентские программы win32com и многие другие;
    • PyInstaller — напоминает py2exe, но также работает в Linux и UNIX и способен производить самоустанавливающиеся исполняемые файлы;
    • freeze — оригинальная версия.

    Вам надо загружать эти инструменты отдельно от Python, они распространяются бесплатно.

    Фиксированные двоичные файлы имеют немалый размер, ибо они содержат в себе PVM, но по современным меркам из все же нельзя назвать необычно большими. Так как интерпретатор Python встроен непосредственно в фиксированные двоичные файлы, его установка не является обязательным требованием для запуска программ на принимающей стороне.

    Резюме

    На сегодня всё, в следующей статье расскажу о стандартных типах данные в Python, ну и в последующих статьях рассмотрим каждый тип в отдельности, а также функции и операторы для работы с этими типами.

    Комментарии

    создал файл, запустил его через пайтон, но пишет, что ошибка кодировки (файл сохранен в UTF-8) 🙁
    SyntaxError: Non-ASCII character ‘\xd0’

    Шпаргалки по Python — хитрости которые вы не используете!

    Многие люди начинают переезжать с версии 2 на 3 из-за Python EOL (Поддержка Python 2.7 прекратиться с 2020 года). К сожалению, часто Python 3 выглядит как Python 2 со скобками. В статье я покажу несколько примеров существующих функций, которыми вы можете пользоваться только в Python 3, с надеждой на то, что это поможет решать ваши текущие и будущие задачи.

    Все примеры написаны в Python 3.7 и каждая функция содержит минимальную версию Python для этой функции.

    F-строки (Python 3.6+)

    Сложно делать что-либо без строк в Python и чтобы сохранить адекватность, вам нужно иметь структурированный способ работы со строками. Большая часть людей, работающих с Python, предпочитают метод format python.

    Наряду с format , Python 3 предоставляет гибкий способ выполнения интерполяции строк через f-строки. Тот же код, что и показанный выше, с использованием f-strings выглядит так:

    Pathlib (Python 3.4+)

    F-строки — это отличное решение, но некоторые строки, такие как пути файлов, имеют свои собственные библиотеки, которые заметно упрощают работу. Python 3 предоставляет pathlib в качестве удобной абстракции для работы с путями файлов.

    Подсказки типов | Ожидание типа | Type hinting (Python 3.5+)

    Спор о том, какое типизирование python лучше — статическое или динамическое — не умолкают и по сей день и у каждого есть свое мнение на этот счет. Это личное дело читателя — когда ему нужно вписывать типы, но мне кажется что вы как минимум должны знать о том, что Python 3 поддерживает подсказки типов.

    Перечисления enum (Python 3.4+)

    Python 3 поддерживает простой способ написания перечислений через класс Enum. Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.

    Перечисление — это набор символических имен (членов), связанных уникальным, постоянным значением. С перечислением, члены можно сравнить по идентичности, а само перечисление может повторяться.

    Встроенный LRU кэш (Python 3.2+)

    Кэш содержится практически в любом горизонтальном отрезке программного обеспечения, которым мы пользуемся сегодня. Python 3 делает их использование очень простым, предоставляя кэш LRU (Least Recently Used) в качестве декоратора под названием lru_cache .

    Внизу показана простая функция Фибоначчи, которая, как мы знаем, выиграет от кэширования, так как выполняет одну и ту же работу несколько раз через рекурсию.

    Теперь мы можем использовать lru_cache для оптимизации (эта техника оптимизации называется меморизация). Время выполнения варьирует от секунд до наносекунд.

    Повторяемая расширенная распаковка (Python 3.0+)

    Здесь код будет говорить сам за себя (документация):

    Классы данных (Python 3.7+)

    Python 3 представляет классы данных, которые не имеют большого количества ограничений и могут быть использованы для сокращения стандартного кода, так как декоратор автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__() и __repr()__ . Из официального заявления, они описываются как “изменяемые названные кортежи со значениями по умолчанию”.

    Та же реализация класса Armor при помощи классов данных.

    Пространства имен (Python 3.3+)

    Один из способов структуризации кода Python заключается в пакетах (папки с файлом __init__.py ). Пример ниже предоставлен официальной документацией Python.

    В Python 2, каждая папка выше должна иметь файл __init__.py , который делает папку пакетом Python. В Python 3, с появлением неявных пакетов пространств имен, эти файлы больше не нужны.

    Впрочем, как многие пользователи заметили, это может быть не так просто, как я указал в этом разделе. Согласно спецификации 420 в PEP — файл __init__.py все еще может понадобиться для обычных пакетов, удаление его из структуры папки превратит его в пакет пространства имен, который включает в себя дополнительные ограничения, официальная документация нативных пакетов пространств имен показывают хорошие примеры тому, а также в них озвучиваются названия всех ограничений.

    Подведем итоги

    Как и практически любой другой список в интернете, этот нельзя назвать завершенным. Надеюсь в этой статье вы нашли хотя бы одну функцию Python 3, которой вы ранее не пользовались, и это поможет вам писать более чистый и интуитивный код.

    Преобразование программы Python в код C/С++?

    Можно ли преобразовать программу Python в C/С++?

    Мне нужно реализовать пару алгоритмов, и я не уверен, что разрыв в производительности достаточно велик, чтобы оправдать всю боль, с которой я столкнулся, когда делаю это на C/С++ (что у меня плохо получается). Я подумал о написании одного простого алгоритма и сравнил его с таким преобразованным решением. Если только это будет значительно быстрее, чем версия Python, тогда у меня не будет другого выбора, кроме как сделать это на C/С++.

    Да. Посмотрите Cython. Он делает именно это: конвертирует Python в C для ускорения.

    Если для варианта C требуется x часов меньше, я бы потратил на это время, позволяя алгоритмам работать дольше/снова

    «инвестировать» здесь не самое подходящее слово.

    Создайте рабочую реализацию в Python. Вы закончите это задолго до того, как закончите версию C.

    Измерьте производительность с помощью профилировщика Python. Исправьте любые проблемы, которые вы найдете. При необходимости измените структуры данных и алгоритмы, чтобы действительно сделать это правильно. Вы закончите это задолго до того, как закончите первую версию в C.

    Если он все еще слишком медленный, вручную переведите хорошо продуманный и тщательно сконструированный Python в C.

    Из-за того, как работает задним числом, выполнение второй версии существующего Python (с существующими модульными тестами и с существующими данными профилирования) будет по-прежнему быстрее, чем пытаться сделать код C с нуля.

    Эта цитата важна.

    Правило Томпсона для производителей телескопов в первый раз
    Быстрее сделать четырехдюймовое зеркало и затем шестидюймовое зеркало, чем сделать шестидюймовое зеркало.

    Shed Skin является «(ограниченным) компилятором Python-to-С++».

    Просто наткнулся на этот новый инструмент в новостях хакера.

    С их страницы — «Nuitka» является хорошей заменой для интерпретатора Python и компилирует каждую конструкцию, предлагаемую CPython 2.6, 2.7, 3.2 и 3.3. Она переводит Python в программу на С++, которая затем использует «libpython» для выполнения в так же, как и CPython, очень совместимым способом. «

    Другой вариант — конвертировать в C++ помимо Shed Skin — это Pythran.

    Чтобы процитировать высокопроизводительный Python от Михаила Горелика и Яна Озсвальда:

    Pythran — это компилятор Python-to- C++ для подмножества Python, которое включает частичную поддержку numpy . Он действует немного как Numba и Cython — вы аннотируете аргументы функций, а затем вступаете во владение дальнейшими аннотациями типов и специализацией кода. Он использует возможности векторизации и возможности распараллеливания на основе OpenMP. Он работает только на Python 2.7.

    Одна очень интересная особенность Pythran заключается в том, что он будет пытаться автоматически определять возможности распараллеливания (например, если вы используете map ) и превращать это в параллельный код, не требуя от вас дополнительных усилий. Вы также можете указать параллельные секции используя директивы pragma omp >; в этом отношении он очень похож на поддержку Cythons OpenMP.

    За кулисами Pythran возьмет как обычный Python, так и код numpy и попытается агрессивно скомпилировать их в очень быстрый C++ — даже быстрее, чем результаты Cython.

    Вы должны отметить, что этот проект молодой, и вы можете столкнуться с ошибками; Вы также должны отметить, что команда разработчиков очень дружелюбна и, как правило, исправляет ошибки в считанные часы.

    http://code.google.com/p/py2c/ выглядит как возможность — они также упоминают на своем сайте: Cython, Shedskin и RPython и подтверждают, что они конвертируют код Python на чистый C/С++, который намного быстрее, чем C/С++, пронизанный вызовами API Python. Примечание: я не пробовал, но я собираюсь..

    Я понимаю, что ответ на совершенно новое решение отсутствует. Если в коде используется Numpy, я бы посоветовал попробовать Pythran:

    Для функций, которые я пробовал, Pythran дает очень хорошие результаты. Результирующие функции выполняются так же быстро, как и написанный Fortran-код (или только немного медленнее) и немного быстрее, чем (оптимизированное) решение Cython.

    Преимущество по сравнению с Cython заключается в том, что вам просто нужно использовать Pythran для функции Python, оптимизированной для Numpy, что означает, что вам не нужно расширять циклы и добавлять типы для всех переменных в цикле. Pythran не спешит анализировать код, поэтому он понимает операции над numpy.ndarray .

    Это также огромное преимущество по сравнению с Numba или другими проектами, основанными на компиляции «точно вовремя», для которых (насколько мне известно) вам нужно расширить циклы, чтобы быть действительно эффективными. И тогда код с петлями становится очень неэффективным, используя только CPython и Numpy.

    Недостаток Pythran: нет классов! Но поскольку только функции, которые действительно нужно оптимизировать, должны быть скомпилированы, это не очень раздражает.

    Другой момент: Pythran хорошо поддерживает (и очень легко) OpenMP parallelism. Но я не думаю, что поддерживается mpi4py.

    Я знаю, что это старая ветка, но я хотел дать полезную информацию.

    Я лично использую PyPy, который очень легко установить с помощью pip. Я взаимозаменяемо использую интерпретатор Python/PyPy, вам вообще не нужно менять код, и я обнаружил, что он примерно в 40 раз быстрее, чем стандартный интерпретатор Python (либо Python 2x, либо 3x). Я использую PyCharm Community Edition для управления своим кодом, и мне это нравится.

    Мне нравится писать код на python, так как я думаю, что он позволяет вам больше сосредоточиться на задаче, чем на языке, что для меня является огромным плюсом. И если вам нужно, чтобы он был еще быстрее, вы всегда можете скомпилировать двоичный файл для Windows, Linux или Mac (не прямо, но возможно с другими инструментами). Исходя из моего опыта, я получаю примерно 3,5-кратное ускорение по сравнению с PyPy при компиляции, то есть в 140 раз быстрее, чем у Python. PyPy доступен для кода Python 3x и 2x, и снова, если вы используете IDE, такую как PyCharm, вы можете очень легко поменять местами, скажем, PyPy, Cython и Python (хотя требуется немного первоначального изучения и настройки).

    Некоторые могут поспорить со мной об этом, но я считаю, что PyPy работает быстрее, чем Cython. Но они оба отличный выбор.

    Изменить: Я хотел бы сделать еще одну небольшую заметку о компиляции: когда вы компилируете, результирующий двоичный файл намного больше, чем ваш скрипт на Python, поскольку он встраивает в него все зависимости и т.д. Но тогда вы получите несколько явных преимуществ: скорость !, теперь приложение будет работать на любом компьютере (в зависимости от того, для какой ОС вы скомпилировали, если не все. lol) без Python или библиотек, оно также запутывает ваш код и технически готово к работе (в некоторой степени). Некоторые компиляторы также генерируют C-код, который я на самом деле не видел и не видел, полезен ли он или просто бред. Удачи.

    Мастер Йода рекомендует:  Инструкция по обходу блокировки Telegram что делать, если мессенджер запретят
    Добавить комментарий