杰晶网络

几个提升Python运行效率的方法之间的对比
脚本专栏 2024/11/24 佚名
3 2

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 ctypes来实现，你可以不写任何C代码来利用ctypes。默认情况下python提供了预编译的标准c库，我们再回到生成器的例子，看看使用ctypes实现花费多少时间。
 

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"_blank" href="http://www.cython.org/">Cython 是python的一个超集，允许我们调用C函数以及声明变量来提高性能。尝试使用之前我们需要先安装Cython.
 

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

PyPy 是一个Python2.7.3的即时编译器，通俗地说这意味着让你的代码运行的更快。Quora在生产环境中使用了PyPy。PyPy在它们的下载页面有一些安装说明，但是如果你使用的Ubuntu系统，你可以通过apt-get来安装。它的运行方式是立即可用的，因此没有疯狂的bash或者运行脚本，只需下载然后运行即可。让我们看看我们原始的生成器代码在PyPy下的性能如何。
 

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] "htmlcode">



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。




几个提升Python运行效率的方法之间的对比


.几个提升Python运行效率的方法之间的对比
标签：
Python
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
www.imxmx.com 杰晶网络
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
120,141站长资源

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新动态

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网