
導(dǎo)讀:對3.11測試預(yù)覽版和3.10進(jìn)行了比較,結(jié)果比3.10速度快1.25倍。
本文經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)自公眾號CSDN(ID:CSDNnews)作為一門異常受歡迎的編程語言,Python的優(yōu)點有很多,比如:易于學(xué)習(xí)、用途廣泛、有成千上萬個用于數(shù)據(jù)科學(xué)的有用的庫。但同時,Python一直被詬病的就是它運行速度太慢。在去年的PyCon US 2021大會上,Python之父Guido van Rossum曾表示:要在2022年的Python 3.11中,將Python速度提高2倍,4年內(nèi),速度提升5倍,以解決Python與C++等其他編程語言相比在速度上的關(guān)鍵缺點。如今,速度太慢的情況在Python 3.11中即將改變。在今年晚些時候發(fā)布穩(wěn)定版之前,目前正處于其預(yù)覽版(版本3.11.0b1)的第一個測試階段。01 CPython 3.11已比3.10提速1.25倍在近期的PyCon US 2022會議上,Core Python(CPython)開發(fā)者M(jìn)ark Shannon分享了關(guān)于加速Python項目的細(xì)節(jié),此外,開發(fā)者還展示了在瀏覽器中運行Python代碼這一目標(biāo)的進(jìn)展。去年,微軟資助了Python軟件基金會(PSF)的一個項目——“Shannon Plan”,該項目由Python創(chuàng)造者Guido van Rossum和Mark Shannon領(lǐng)導(dǎo),承諾在今年的Python 3.11中將其速度提高2倍。其愿景是促使Python向C語言的性能發(fā)展。微軟在2020年聘請了van Rossum,并讓他自由選擇任何項目。在去年的PyCon US 2021會議上,他稱自己 "選擇回到我的根源",并將致力于解決Python著名的性能不足問題。性能也許并不是Python的首要任務(wù),因為機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的采用得益于TensorFlow、NumPy、Pandas以及更多的平臺,如AWS的Boto3 SDK for Python。這些平臺每月被下載數(shù)千萬次,并在通常不受硬件限制的環(huán)境中使用。Faster CPython項目提供了一些關(guān)于CPython 3.11在過去一年的性能更新。在PyCon US 2022會議之前,該項目公布了更多的結(jié)果:在幾十個性能指標(biāo)上對3.11測試預(yù)覽版和3.10進(jìn)行了比較,顯示3.11.0b1總體上比3.10快1.25倍。Faster CPython項目 GitHub 地址:https://github.com/faster-cpython/ideas/blob/main/main-vs-310.rstShannon對該項目提高Python性能的能力持現(xiàn)實態(tài)度,但他相信這些改進(jìn)可以將Python的可行用途擴(kuò)展到更多的虛擬機(jī)。他去年在Python增強(qiáng)提案(PEP)659中寫道:Python被廣泛認(rèn)為是緩慢的。雖然Python永遠(yuǎn)達(dá)不到C、Fortran甚至Java等低級語言的性能,但我們希望它能與腳本語言的快速實現(xiàn)相媲美,如Javascript的V8或Lua的LuaJIT。具體來說,我們希望通過CPython實現(xiàn)這些性能目標(biāo),使所有Python用戶受益,包括那些無法使用PyPy或其他替代性虛擬機(jī)的用戶。
專門化的、自適應(yīng)的解釋器,但它在一個非常小的區(qū)域內(nèi)積極地專門化代碼,并能夠迅速和低成本地適應(yīng)錯誤的專門化。
如上所述,虛擬機(jī)的優(yōu)化是 "昂貴的",往往需要很長的 "預(yù)熱 "時間。為了避免這種時間開銷,虛擬機(jī)應(yīng)該推測“即使在一個函數(shù)執(zhí)行幾次后,專門化也是合理的”。所以,解釋器需要持續(xù)地且非常低廉地進(jìn)行優(yōu)化和去優(yōu)化。這應(yīng)該會產(chǎn)生一個更快的CPython解釋器,它可以在程序執(zhí)行過程中跟蹤單個字節(jié)碼。據(jù)Python軟件基金會(PSF)稱,新解釋器的工作幾乎已經(jīng)完成,但仍需要完成循環(huán)和二進(jìn)制操作的動態(tài)專門化。此外,3.11的內(nèi)存消耗與3.10相比沒有變化。
03 CPython JIT編譯器即將實現(xiàn)關(guān)于Python性能的即時(JIT)編譯器問題,根據(jù)Python軟件基金會(PSF)對該事件的報道,Shannon認(rèn)為這不是一個優(yōu)先事項,可能最早也要到Python 3.13才能實現(xiàn)。此外,用于數(shù)據(jù)科學(xué)的Anaconda Python發(fā)行版的制造商Anaconda,正在支持Pyston項目,該項目是Python的一個實現(xiàn),承諾比Python有速度上的提高。Anaconda在加速Python方面較早的努力之一是Numba項目,這是一個基于LLVM的CPython JIT編譯器,它可以加速在CPU或GPU上運行的Python數(shù)值函數(shù),但不能優(yōu)化整個程序,也不能解決更廣泛的Python用例。另一個是PyPy,它是CPython的一個實現(xiàn),帶有JIT編譯器以獲得更快的性能。根據(jù)Faster CPython項目的實施計劃,CPython 3.12可能會獲得一個 "用于小區(qū)域的簡單JIT編譯器",在運行時使用相對簡單、快速的編譯器編譯小區(qū)域的專門代碼;而CPython 3.13將擴(kuò)展編譯區(qū)域,增強(qiáng)編譯器以生成卓越的機(jī)器代碼。Faster CPython項目的實施計劃 GitHub 地址:https://github.com/markshannon/faster-cpython/blob/master/plan.md最后,對于以上Faster CPython項目加速Python的做法,你有什么看法?歡迎在評論區(qū)留言。https://www.zdnet.com/article/programming-languages-python-is-slow-but-its-about-to-get-faster/
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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(原書第2版)》
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