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          PyPy為什么能讓Python比C還快?

          共 1777字,需瀏覽 4分鐘

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          2021-05-07 21:06

          機(jī)器之心報(bào)道
          編輯:杜偉、陳萍

          「如果想讓代碼運(yùn)行得更快,您應(yīng)該使用 PyPy。」 - Python 之父 Guido van Rossum

          對(duì)于研究人員來說,迅速把想法代碼化并查看其是否行得通至關(guān)重要。Python 是能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)的出色語言,它能夠讓人們專注于想法本身,而不必過度為代碼格式等無聊的事情困擾。

          但是,Python 有一個(gè)致命的缺點(diǎn):速度比 C、C ++ 等語言慢很多。那么,構(gòu)建一個(gè) Python 原型測(cè)試想法之后,如何將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭焖偾腋咝阅艿墓ぞ??通常來說,人們還要再進(jìn)行一步工作:將 Python 代碼手動(dòng)轉(zhuǎn)換為 C 語言的代碼。但如果 Python 原型本身就可以運(yùn)行得很快,那么轉(zhuǎn)換代碼的時(shí)間就可以做一些更有意義的事情。

          而 PyPy,恰好可以解決這一問題。它能夠讓 Python 代碼運(yùn)行得比 C 還快。
          import timefrom termcolor import colored
          start = time.time()number = 0for i in range(100000000): number += i print(colored("FINISHED", "green"))print(f"Ellapsed time: {time.time() - start} s")

          為了證明 PyPy 的速度,使用默認(rèn)的 Python 解釋器和 PyPy 運(yùn)行上述代碼,執(zhí)行一個(gè)從整數(shù) 0 加到 100,000,000 的循環(huán), 然后打印出運(yùn)行時(shí)間。運(yùn)行結(jié)果如下:

          運(yùn)行時(shí)間 Python vs PyPy

          這不是學(xué)術(shù)意義上的評(píng)估,但該結(jié)果是令人驚嘆的。與大約需要 10 秒鐘的默認(rèn) Python 解釋器相比,PyPy 僅用 0.22 秒就完成了執(zhí)行。而且無需進(jìn)行任何更改就可以直接將 Python 代碼放到 PyPy 上。而同一臺(tái)計(jì)算機(jī)上,等效的 C 語言實(shí)現(xiàn)需要 0.32 秒,PyPy 甚至擊敗了最快的 C 語言。

          為什么 PyPy 這么快?

          盡管代碼完全相同,但代碼的執(zhí)行方式卻大不相同。PyPy 提升速度的秘訣是「即時(shí)編譯( just-in-time compilation)」,即 JIT 編譯。

          提前編譯 

          C、C ++、Swift、Haskell、Rust 等編程語言通常是提前編譯(AOT 編譯)的。這意味著用這些語言編寫代碼之后,編譯器會(huì)將源代碼轉(zhuǎn)換成特定計(jì)算機(jī)架構(gòu)可讀的機(jī)器碼。也就是說在執(zhí)行程序時(shí),執(zhí)行的并不是原始源代碼,而是機(jī)器碼。

          提前編譯把源代碼轉(zhuǎn)化為機(jī)器代碼

          釋語言 

          與 C 語言等上述語言不同,Python、JavaScript、PHP 等語言采用另一種方法——解釋語言。與將源代碼轉(zhuǎn)換為機(jī)器碼相比,解釋的過程中源代碼是保持不變的。每次運(yùn)行程序時(shí),解釋器都會(huì)逐行查看代碼并運(yùn)行。例如,每個(gè) Web 瀏覽器都內(nèi)置了 JavaScript 解釋器。

          解釋器逐行運(yùn)行程序

          即時(shí)編譯

          PyPy 是利用即時(shí)編譯來執(zhí)行 Python 代碼的。即 PyPy 不同于解釋器,它并不會(huì)逐行運(yùn)行代碼,而是在執(zhí)行程序前先將部分代碼編譯成機(jī)器碼。

          JIT 編譯綜合了提前編譯和解釋

          如上圖所示,而 PyPy 使用的 JIT 編譯是解釋和提前編譯的結(jié)合,可以利用提前編譯來提高性能,并提高解釋型語言的靈活性和跨平臺(tái)可用性。

          原文鏈接:https://towardsdatascience.com/run-your-python-code-as-fast-as-c-4ae49935a826

          end







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