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Python運行速度的解決辦法

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時間: 2023-11-05 19:15:49 1699182949

在我們?nèi)粘5拈_發(fā)中,開發(fā)效率非常重要,它可以直接影響我們的工作時間。如果運行速度快,我們可能在半天時間里完成指定的工作,而Python在運行速度方面沒有C或Java。很快,但Python正在慢慢改進(jìn)。本文將向您說明如何改進(jìn),請參閱以下內(nèi)容:

PYPY:PyPy是使用率較高的一種,并且與現(xiàn)有的Python代碼高度兼容。它使用及時編譯來加速Python,并集成了Numpy。之前已經(jīng)使用Numpy來加速Python的操作。使用Python3的代碼需要相應(yīng)地使用PyPy3。PyPy目前僅支持Python3.2.5,對Python3.3的支持正在進(jìn)行中。

Pyston:它使用LLVM編譯器架構(gòu)來加速Python,它也使用即時編譯。與PyPy相比,Pyston仍處于早期階段,僅支持Python的部分功能。Pyston將工作分為兩部分,一是語言的核心特性,二是將性能提升到可接受的水平。Pyston距離能夠在生產(chǎn)環(huán)境中使用還有很長的路要走。

Nuitka:一些團隊嘗試將Python代碼轉(zhuǎn)換為其他語言的代碼,可以在本地高效運行。著名的項目之一是Nuitka將Python代碼轉(zhuǎn)換為C++代碼,盡管運行時仍然依賴于Python運行時。這限制了它的便攜性,但性能提升是可觀的。在長期計劃中,Nuitka還計劃允許C語言調(diào)用Nuitka編譯的Python代碼,這樣性能提升會更加明顯。

Cypython:Cython(Python的C語言擴展)是Python的超集。它可以將Python代碼編譯成C代碼,并與C和C++進(jìn)行交互。它可以作為Python項目的擴展(重新性能要求),也可以單獨使用,不涉及傳統(tǒng)的Python代碼。缺點是你不是在寫Python,需要手動遷移,缺乏可移植性。

Numba:Numba結(jié)合了上述項目的思想。在學(xué)習(xí)了Cython之后,Numba也采用了部分加速策略,只對CPU密集型任務(wù)進(jìn)行加速;同時也學(xué)習(xí)了PyPy和Pyston,通過LLVM運行Python。你可以使用裝飾器來指定要使用Numba編譯的函數(shù),Numba繼承了Numpy來加速函數(shù)的執(zhí)行。Numba沒有及時編譯,它的代碼是預(yù)編譯的。

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