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[分享交流] 提升python性能的项目有哪些?

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发表于 2017-6-6 14:56:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
提升python性能的项目有哪些?
  我们知道python有很多优势,但相比java,c、python的运行速度·确实比它们慢。但是,如果在python开发中加入一些别的什么项目,可以提升python的性能,使其运行速度变得更快。在python培训中,了解一些提升python性能的项目,有助于今后在实际工作中,更高效地利用python。

  关于提升性能,这里有两个选择,有利有弊,如果让python在特定硬件上运行得快一点,首先,可以创建一个python运行时的替代品,但最后却发现是重写了一遍CPython,或者可以重写现存的部分代码来利用一些性能优化的特性,缺点是程序员需要做更多的工作。
  下面分享五种已有的方案,帮助提升python的性能。兄/弟连python培训 来为大家梳理:兄/弟连python培训0学费入学,工作后还款。让学习零负担!免费试听欢迎联系赵老师电话 1771-011-6169。

  1.Pyston
  Pyston,由Dropbox资助,使用LLVM编译器架构来加速Python,同样的它也使用了适时编译。相比于PyPy,Pyston还处于早期阶段,它只支持Python的部分特性。Pyston把工作分成两个部分,一部分是语言的核心特性,另一部分是把性能提升到可接受的程度。Pyston距离可以在生产环境使用还有一段距离。在培训python时,多涉猎一些更深奥的项目,等你再学习简单的知识时,掌握起来更容易。
  2.PyPy
  在CPython的替代品中,PyPy是最显眼的那一个(比如Quora就在生产环境中使用它)。它也最有机会成为默认解释器,它和现存Python代码高度兼容。
  PyPy使用适时编译来加速Python,这项技术Google也在使用,Google在V8引擎中使用它加速Javascript。最近的版本PyPy2.5增加了一些提升性能的特性,其中有一项很受欢迎,它集成了Numpy,Numpy之前也一直被用来加速Python的运行。
  使用Python3的代码需要对应地使用PyPy3。PyPy目前只支持到Python3.2.5,对Python3.3的支持正在进行中。
  3.Nuitka
  除了替换Python运行时,有些团队尝试将Python代码转换为能够在本地高效运行的其他语言的代码。其中著名的项目是Nuitka--把Python代码转换为C++代码--虽然运行时还是依赖Python运行时。这样限制了它的可移植性,不过性能提升是可观的。长期规划中,Nuitka还准备让C语言能够调用Nuitka编译的Python代码,这样性能提升将更加明显。
  4.Cython
  Cython(Python的C语言扩展)是Python的超集,它能把Python代码编译成C代码,并与C和C++进行交互。它可以作为Python项目的扩展使用(重新性能要求高的部分),或者单独使用,不涉及传统的Python代码。缺点是你写的不是Python,所以需要手动迁移,缺乏可移植性。
  据说,Cython提供了一些特性来让代码更高效,比如变量类型化,这本质上是C要求的。一些科学计算的包,如scikit-learn依赖Cython的一些特性来保持操作简洁快速。所以在python培训中,建议适当了解一些C语言,可以帮助对比python,也能让你打开思路,更深入理解python。
  5.Numba
  Numba接合了上面几个项目的想法。学习了Cython,Numba也采用了部分加速的策略,只加速CPU密集型的任务;同时它又学习了PyPy和Pyston,通过LLVM运行Python。你可以用一个装饰器指定你要用Numba编译的函数,Numba继承Numpy来加速函数的执行,Numba不做适时编译,它的代码是预先编译的。
  在python培训中,或许会认为python慢,但Python之父曾说过,有些人感觉慢是因为没有正确使用它。拿CPU密集型的任务来说,有多种方法可以提升性能,如使用Numpy来做计算,调用外部C代码,以及尽量避免GIL锁。Python之父说大部分觉得Python慢的应用都是没有正确地使用Python。对于CPU密集型的任务有多种方法来提升性能--由于GIL锁目前还无法被替代,所以如果要改善,许多项目还需要尝试一些短期可行的替代方案,当然,如果使用ok的话,还可以考虑长期使用。

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