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一行代码让你的Python运行速度提高100倍!Python真强!

python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。

作者:程序员的聚集地来源:今日头条|2018-09-19 15:46

一行代码让你的python运行速度提高100倍!Python真强!

Python用的好,猪也能飞起来。

今天,带大家学习如何让Python飞起来的方法,干货满满哦!

python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。

“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。

我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿。

最原始的代码:

  1. import time 
  2. def foo(x,y): 
  3.  tt = time.time() 
  4.  s = 0 
  5.  for i in range(x,y): 
  6.  s += i 
  7.  print('Time used: {} sec'.format(time.time()-tt)) 
  8.  return s 
  9. print(foo(1,100000000)) 

结果:

  1. Time used: 6.779874801635742 sec 
  2. 4999999950000000 

我们来加一行代码,再看看结果:

  1. from numba import jit 
  2. import time 
  3. @jit 
  4. def foo(x,y): 
  5.  tt = time.time() 
  6.  s = 0 
  7.  for i in range(x,y): 
  8.  s += i 
  9.  print('Time used: {} sec'.format(time.time()-tt)) 
  10.  return s 
  11. print(foo(1,100000000)) 

结果:

  1. Time used: 0.04680037498474121 sec 
  2. 4999999950000000 

是不是快了100多倍呢?

那么下面就分享一下“为啥numba库的jit模块那么牛掰?”

NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后,创建了CONTINUUM,致力于将Python大数据处理方面的应用。最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍的提高程序的运算速度。

Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。编译LLVM需要花一些时间。

Windows用户可以从Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下载安装LLVMPy、meta和numba等几个扩展库。

下面我们看一个例子:

  1. import numba as nb 
  2. from numba import jit 
  3. @jit('f8(f8[:])'
  4. def sum1d(array): 
  5.  s = 0.0 
  6.  n = array.shape[0] 
  7.  for i in range(n): 
  8.  s += array[i] 
  9.  return s 
  10. import numpy as np 
  11. array = np.random.random(10000) 
  12. %timeit sum1d(array) 
  13. %timeit np.sum(array) 
  14. %timeit sum(array) 
  15. 10000 loops, best of 3: 38.9 us per loop 
  16. 10000 loops, best of 3: 32.3 us per loop 
  17. 100 loops, best of 3: 12.4 ms per loop 

numba中提供了一些修饰器,它们可以将其修饰的函数JIT编译成机器码函数,并返回一个可在Python中调用机器码的包装对象。为了能将Python函数编译成能高速执行的机器码,我们需要告诉JIT编译器函数的各个参数和返回值的类型。我们可以通过多种方式指定类型信息,在上面的例子中,类型信息由一个字符串’f8(f8[:])’指定。其中’f8’表示8个字节双精度浮点数,括号前面的’f8’表示返回值类型,括号里的表示参数类型,’[:]’表示一维数组。因此整个类型字符串表示sum1d()是一个参数为双精度浮点数的一维数组,返回值是一个双精度浮点数。

需要注意的是,JIT所产生的函数只能对指定的类型的参数进行运算:

  1. print sum1d(np.ones(10, dtype=np.int32)) 
  2. print sum1d(np.ones(10, dtype=np.float32)) 
  3. print sum1d(np.ones(10, dtype=np.float64)) 
  4. 1.2095376009e-312 
  5. 1.46201599944e+185 
  6. 10.0 

如果希望JIT能针对所有类型的参数进行运算,可以使用autojit:

  1. from numba import autojit 
  2. @autojit 
  3. def sum1d2(array): 
  4.  s = 0.0 
  5.  n = array.shape[0] 
  6.  for i in range(n): 
  7.  s += array[i] 
  8.  return s 
  9. %timeit sum1d2(array) 
  10. print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.int32)) 
  11. print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float32)) 
  12. print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float64)) 
  13. 10000 loops, best of 3: 143 us per loop 
  14. 10.0 
  15. 10.0 
  16. 10.0 

autoit虽然可以根据参数类型动态地产生机器码函数,但是由于它需要每次检查参数类型,因此计算速度也有所降低。numba的用法很简单,基本上就是用jit和autojit这两个修饰器,和一些类型对象。下面的程序列出numba所支持的所有类型:

  1. print [obj for obj in nb.__dict__.values() if isinstance(obj, nb.minivect.minitypes.Type)] 
  2. [size_t, Py_uintptr_t, uint16, complex128, float, complex256, void, int , long double
  3. unsigned PY_LONG_LONG, uint32, complex256, complex64, object_, npy_intp, const char *, 
  4. double, unsigned short, float, object_, float, uint64, uint32, uint8, complex128, uint16, 
  5. intint , uint8, complex64, int8, uint64, double, long double, int32, double, long double
  6. char, long, unsigned char, PY_LONG_LONG, int64, int16, unsigned long, int8, int16, int32, 
  7. unsigned int, short, int64, Py_ssize_t] 

工作原理

numba的通过meta模块解析Python函数的ast语法树,对各个变量添加相应的类型信息。然后调用llvmpy生成机器码,最后再生成机器码的Python调用接口。

meta模块

通过研究numba的工作原理,我们可以找到许多有用的工具。例如meta模块可在程序源码、ast语法树以及Python二进制码之间进行相互转换。下面看一个例子:

  1. def add2(a, b): 
  2.  return a + b 

decompile_func能将函数的代码对象反编译成ast语法树,而str_ast能直观地显示ast语法树,使用这两个工具学习Python的ast语法树是很有帮助的。

  1. from meta.decompiler import decompile_func 
  2. from meta.asttools import str_ast 
  3. print str_ast(decompile_func(add2)) 
  4. FunctionDef(args=arguments(args=[Name(ctx=Param(), 
  5.  id='a'), 
  6.  Name(ctx=Param(), 
  7.  id='b')], 
  8.  defaults=[], 
  9.  kwarg=None, 
  10.  vararg=None), 
  11.  body=[Return(value=BinOp(left=Name(ctx=Load(), 
  12.  id='a'), 
  13.  op=Add(), 
  14.  right=Name(ctx=Load(), 
  15.  id='b')))], 
  16.  decorator_list=[], 
  17.  name='add2'

而python_source可以将ast语法树转换为Python源代码:

  1. from meta.asttools import python_source 
  2. python_source(decompile_func(add2)) 
  3. def add2(a, b): 
  4.  return (a + b) 

decompile_pyc将上述二者结合起来,它能将Python编译之后的pyc或者pyo文件反编译成源代码。下面我们先写一个tmp.py文件,然后通过py_compile将其编译成tmp.pyc。

  1. with open("tmp.py""w"as f: 
  2.  f.write(""
  3. def square_sum(n): 
  4.  s = 0 
  5.  for i in range(n): 
  6.  s += i**2 
  7.  return s 
  8. """) 
  9. import py_compile 
  10. py_compile.compile("tmp.py"

下面调用decompile_pyc将tmp.pyc显示为源代码:

  1. with open("tmp.pyc""rb"as f: 
  2.  decompile_pyc(f) 
  3. def square_sum(n): 
  4.  s = 0 
  5.  for i in range(n): 
  6.  s += (i ** 2) 
  7.  return s 

llvmpy模块

LLVM是一个动态编译器,llvmpy则可以通过Python调用LLVM动态地创建机器码。直接通过llvmpy创建机器码是比较繁琐的,例如下面的程序创建一个计算两个整数之和的函数,并调用它计算结果。

  1. from llvm.core import Module, Type, Builder 
  2. from llvm.ee import ExecutionEngine, GenericValue 
  3. Create a new module with a function implementing this: 
  4. int add(int a, int b) { 
  5. return a + b; 
  6. # } 
  7. my_module = Module.new('my_module'
  8. ty_int = Type.int() 
  9. ty_func = Type.function(ty_int, [ty_int, ty_int]) 
  10. f_add = my_module.add_function(ty_func, "add"
  11. f_add.args[0].name = "a" 
  12. f_add.args[1].name = "b" 
  13. bb = f_add.append_basic_block("entry"
  14. # IRBuilder for our basic block 
  15. builder = Builder.new(bb) 
  16. tmp = builder.add(f_add.args[0], f_add.args[1], "tmp"
  17. builder.ret(tmp) 
  18. Create an execution engine object. This will create a JIT compiler 
  19. on platforms that support it, or an interpreter otherwise 
  20. ee = ExecutionEngine.new(my_module) 
  21. # Each argument needs to be passed as a GenericValue object, which is a kind 
  22. of variant 
  23. arg1 = GenericValue.int(ty_int, 100) 
  24. arg2 = GenericValue.int(ty_int, 42) 
  25. # Now let's compile and run! 
  26. retval = ee.run_function(f_add, [arg1, arg2]) 
  27. # The return value is also GenericValue. Let's print it. 
  28. print "returned", retval.as_int() 
  29. returned 142 

f_add就是一个动态生成的机器码函数,我们可以把它想象成C语言编译之后的函数。在上面的程序中,我们通过ee.run_function调用此函数,而实际上我们还可以获得它的地址,然后通过Python的ctypes模块调用它。

首先通过ee.get_pointer_to_function获得f_add函数的地址:

  1. addr = ee.get_pointer_to_function(f_add) 
  2. addr 
  3. 2975997968L 

然后通过ctypes.PYFUNCTYPE创建一个函数类型:

  1. import ctypes 
  2. f_type = ctypes.PYFUNCTYPE(ctypes.c_int, ctypes.c_int, ctypes.c_int) 

最后通过f_type将函数的地址转换为可调用的Python函数,并调用它:

  1. f = f_type(addr) 
  2. f(100, 42) 
  3. 142 

numba所完成的工作就是:

解析Python函数的ast语法树并加以改造,添加类型信息;

将带类型信息的ast语法树通过llvmpy动态地转换为机器码函数,然后再通过和ctypes类似的技术为机器码函数创建包装函数供Python调用。

【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

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