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在我看来，python社区分为了三个流派，分别是python 2.x组织，3.x组织和PyPy组织。这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度。这篇文章将聚焦于一些通用代码的优化技巧以及编译成C后性能的显著提升，当然我也会给出三大主要python流派运行时间。我的目的不是为了证明一个比另一个强，只是为了让你知道如何在不同的环境下使用这些具体例子作比较。
使用生成器
一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录，而不是一次返回所有的记录，如果你正在使用python2.x，这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因。一个很好地例子就是创建一个很大的列表并将它们拼合在一起。
| | import timeit import random def generate(num): while num: yield random.randrange( 10 ) num - = 1 def create_list(num): numbers = [] while num: numbers.append(random.randrange( 10 )) num - = 1 return numbers print (timeit.timeit( "sum(generate(999))" , setup = "from __main__ import generate" , number = 1000 )) >>> 0.88098192215 #Python 2.7 >>> 1.416813850402832 #Python 3.2 print (timeit.timeit( "sum(create_list(999))" , setup = "from __main__ import create_list" , number = 1000 )) >>> 0.924163103104 #Python 2.7 >>> 1.5026731491088867 #Python 3.2 |
这不仅是快了一点，也避免了你在内存中存储全部的列表!
Ctypes的介绍
对于关键性的性能代码python本身也提供给我们一个API来调用C方法，主要通过 来实现，你可以不写任何C代码来利用ctypes。默认情况下python提供了预编译的标准c库，我们再回到生成器的例子，看看使用ctypes实现花费多少时间。
| | import timeit from ctypes import cdll def generate_c(num): #Load standard C library libc = cdll.LoadLibrary( "libc.so.6" ) #Linux #libc = cdll.msvcrt #Windows while num: yield libc.rand() % 10 num - = 1 print (timeit.timeit( "sum(generate_c(999))" , setup = "from __main__ import generate_c" , number = 1000 )) >>> 0.434374809265 #Python 2.7 >>> 0.7084300518035889 #Python 3.2 |
仅仅换成了c的随机函数，运行时间减了大半！现在如果我告诉你我们还能做得更好，你信吗?
Cython的介绍
是python的一个超集，允许我们调用C函数以及声明变量来提高性能。尝试使用之前我们需要先安装Cython.
| | sudo pip install cython |
Cython 本质上是另一个不再开发的类似类库Pyrex的分支，它将我们的类Python代码编译成C库，我们可以在一个python文件中调用。对于你的python文件使用.pyx后缀替代.py后缀，让我们看一下使用Cython如何来运行我们的生成器代码。
| | #cython_generator.pyx import random def generate(num): while num: yield random.randrange( 10 ) num - = 1 |
我们需要创建个setup.py以便我们能获取到Cython来编译我们的函数。
| | from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension from Cython.Distutils import build_ext setup( cmdclass = { 'build_ext' : build_ext}, ext_modules = [Extension( "generator" , [ "cython_generator.pyx" ])] ) |
编译使用:
python setup.py build_ext - - inplace |
你应该可以看到两个文件cython_generator.c 文件 和 generator.so文件，我们使用下面方法测试我们的程序:
| | import timeit print (timeit.timeit( "sum(generator.generate(999))" , setup = "import generator" , number = 1000 )) >>> 0.835658073425 |
还不赖，让我们看看是否还有可以改进的地方。我们可以先声明“num”为整形，接着我们可以导入标准的C库来负责我们的随机函数。
| | #cython_generator.pyx cdef extern from "stdlib.h" : int c_libc_rand "rand" () def generate( int num): while num: yield c_libc_rand() % 10 num - = 1 |
如果我们再次编译运行我们会看到这一串惊人的数字。
| | >>> 0.033586025238 |
仅仅的几个改变带来了不赖的结果。然而，有时这个改变很乏味，因此让我们来看看如何使用规则的python来实现吧。
PyPy的介绍 是一个Python2.7.3的，通俗地说这意味着让你的代码运行的更快。在生产环境中使用了PyPy。PyPy在它们的下载页面有一些安装说明，但是如果你使用的Ubuntu系统，你可以通过apt-get来安装。它的运行方式是立即可用的，因此没有疯狂的bash或者运行脚本，只需下载然后运行即可。让我们看看我们原始的生成器代码在PyPy下的性能如何。| | import timeit import random def generate(num): while num: yield random.randrange( 10 ) num - = 1 def create_list(num): numbers = [] while num: numbers.append(random.randrange( 10 )) num - = 1 return numbers print (timeit.timeit( "sum(generate(999))" , setup = "from __main__ import generate" , number = 1000 )) >>> 0.115154981613 #PyPy 1.9 >>> 0.118431091309 #PyPy 2.0b1 print (timeit.timeit( "sum(create_list(999))" , setup = "from __main__ import create_list" , number = 1000 )) >>> 0.140175104141 #PyPy 1.9 >>> 0.140514850616 #PyPy 2.0b1 |
哇！没有修改一行代码运行速度是纯python实现的8倍。
进一步测试为什么还要进一步研究？PyPy是冠军！并不全对。虽然大多数程序可以运行在PyPy上，但是还是有一些库没有被完全支持。而且，为你的项目写C的扩展相比换一个编译器更加容易。让我们更加深入一些，看看ctypes如何让我们使用C来写库。我们来测试一下归并排序和计算斐波那契数列的速度。下面是我们要用到的C代码（functions.c）：
| | /* functions.c */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> /* http://rosettacode.org/wiki/Sorting_algorithms/Merge_sort#C */ inline void merge ( int *left, int l_len, int *right, int r_len, int *out) { int i, j, k; for (i = j = k = 0; i < l_len && j < r_len;) out[k++] = left[i] < right[j] ? left[i++] : right[j++]; while (i < l_len) out[k++] = left[i++]; while (j < r_len) out[k++] = right[j++]; } /* inner recursion of merge sort */ void recur ( int *buf, int *tmp, int len) { int l = len / 2; if (len <= 1) return ; /* note that buf and tmp are swapped */ recur (tmp, buf, l); recur (tmp + l, buf + l, len - l); merge (tmp, l, tmp + l, len - l, buf); } /* preparation work before recursion */ void merge_sort ( int *buf, int len) { /* call alloc, copy and free only once */ int *tmp = malloc ( sizeof ( int ) * len); memcpy (tmp, buf, sizeof ( int ) * len); recur (buf, tmp, len); free (tmp); } int fibRec ( int n) { if (n < 2) return n; else return fibRec (n - 1) + fibRec (n - 2); } |
在Linux平台，我们可以用下面的方法把它编译成一个共享库：
| 1 2 | gcc - Wall - fPIC - c functions.c gcc - shared - o libfunctions.so functions.o |
使用ctypes， 通过加载”libfunctions.so”这个共享库，就像我们前边对标准C库所作的那样，就可以使用这个库了。这里我们将要比较Python实现和C实现。现在我们开始计算斐波那契数列：
| | # functions.py from ctypes import * import time libfunctions = cdll.LoadLibrary( "./libfunctions.so" ) def fibRec(n): if n < 2 : return n else : return fibRec(n - 1 ) + fibRec(n - 2 ) start = time.time() fibRec( 32 ) finish = time.time() print ( "Python: " + str (finish - start)) # C Fibonacci start = time.time() x = libfunctions.fibRec( 32 ) finish = time.time() print ( "C: " + str (finish - start)) |
正如我们预料的那样，C比Python和PyPy更快。我们也可以用同样的方式比较归并排序。
我们还没有深挖Cypes库，所以这些例子并没有反映python强大的一面，Cypes库只有少量的标准类型限制，比如int型，char数组，float型，字节（bytes）等等。默认情况下，没有整形数组，然而通过与c_int相乘（ctype为int类型）我们可以间接获得这样的数组。这也是代码第7行所要呈现的。我们创建了一个c_int数组，有关我们数字的数组并分解打包到c_int数组中
主要的是c语言不能这样做，而且你也不想。我们用指针来修改函数体。为了通过我们的c_numbers的数列，我们必须通过引用传递merge_sort功能。运行merge_sort后，我们利用c_numbers数组进行排序，我已经把下面的代码加到我的functions.py文件中了。
| | #Python Merge Sort from random import shuffle, sample #Generate 9999 random numbers between 0 and 100000 numbers = sample( range ( 100000 ), 9999 ) shuffle(numbers) c_numbers = (c_int * len (numbers))( * numbers) from heapq import merge def merge_sort(m): if len (m) < = 1 : return m middle = len (m) / / 2 left = m[:middle] right = m[middle:] left = merge_sort(left) right = merge_sort(right) return list (merge(left, right)) start = time.time() numbers = merge_sort(numbers) finish = time.time() print ( "Python: " + str (finish - start)) #C Merge Sort start = time.time() libfunctions.merge_sort(byref(c_numbers), len (numbers)) finish = time.time() print ( "C: " + str (finish - start)) |
| | Python: 0.190635919571 #Python 2.7 Python: 0.11785483360290527 #Python 3.2 Python: 0.266992092133 #PyPy 1.9 Python: 0.265724897385 #PyPy 2.0b1 C: 0.00201296806335 #Python 2.7 + ctypes C: 0.0019741058349609375 #Python 3.2 + ctypes C: 0.0029308795929 #PyPy 1.9 + ctypes C: 0.00287103652954 #PyPy 2.0b1 + ctypes |
这儿通过表格和图标来比较不同的结果。
| Merge Sort | Fibonacci | |
|---|---|---|
| Python 2.7 | 0.191 | 1.187 |
| Python 2.7 + ctypes | 0.002 | 0.044 |
| Python 3.2 | 0.118 | 1.272 |
| Python 3.2 + ctypes | 0.002 | 0.046 |
| PyPy 1.9 | 0.267 | 0.564 |
| PyPy 1.9 + ctypes | 0.003 | 0.048 |
| PyPy 2.0b1 | 0.266 | 0.567 |
| PyPy 2.0b1 + ctypes | 0.003 | 0.046 |
希望你利用C和PyPy优化你的python代码并以此为敲门砖找到一个好职位。像往常一样如果你有任何意见或问题，请随时把评论下载下面或者在我的网页上与我取得联系。感谢您的阅读！
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