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Cython三分钟入门

希尔瓦娜斯发布于 2017-07-14 10:53查看:8977回复:1

        我最喜欢的是Python,它的代码优雅而实用,可惜纯粹从速度上来看它比大多数语言都要慢。大多数人也认为的速度和易于使用是两极对立的——编写C代码的确非常痛苦。而 Cython 试图消除这种两重性,并让你同时拥有 Python 的语法和 C 数据类型和函数——它们两个都是世界上最好的。请记住,我绝不是我在这方面的专家,这是我的第一次Cython真实体验的笔记:

        编辑:根据一些我收到的反馈,大家似乎有点混淆——Cython是用来生成 C 扩展到而不是独立的程序的。所有的加速都是针对一个已经存在的 Python 应用的一个函数进行的。没有使用或 Lisp 重写整个应用程序,也没有手写C扩展 。只是用一个简单的方法来整合C的速度和C数据类型到 Python 函数中去。

        现在可以说,我们能使下文的great_circle 函数更快。所谓great_circle 是计算沿地球表面两点之间的距离的问题:

1500000483713209.jpg

让我们调用它 50 万次并测定它的时间 :

1500000508817286.jpg

让我们调用它 50 万次并测定它的时间 :

1500000534884201.jpg

2.2 。它太慢了!

让我们试着快速地用Cython改写它,然后看看是否有差别:

1500000566631397.jpg

        请注意,我们仍然importmath——cython让您在一定程度上混搭PythonC数据类型在。转换是自动的,但并非没有代价。在这个例子中我们所做的就是定义一个Python函数,声明它的输入参数是浮点数类型,并为所有变量声明类型为C浮点数据类型。计算部分它仍然使用了Python math 模块。

        现在我们需要将其转换为C代码再编译为Python扩展。完成这一部的最好的办法是编写一个名为setup.py发布脚本。但是,现在我们用手工方式 ,以了解其中的巫术:

1500000595829950.jpg

现在你应该有一个c1.so(或.dll)文件,它可以被Python import。现在运行一下:

1500000627683407.jpg

1.8 。并没有我们一开始期望的那种大大的性能提升。使用 python  math 模块应该是瓶颈。现在让我们使用C标准库替代之:

1500000663492842.jpg

         import math 相应,我们使用cdef extern 的方式使用从指定头文件声明函数(在此就是使用C标准库的math.h)。我们替代了代价高昂的的Python函数,然后建立新的共享库,并重新测试:

1500000693792393.jpg

        现在有点喜欢它了吧?0.4 –比纯Python函数有5倍的速度增长。我们还有什么方法可以再提高速度?c2.great_circle()仍是一个Python函数调用,这意味着它产生PythonAPI的开销(构建参数元组等),如果我们可以写一个纯粹的C函数的话,我们也许能够加快速度。

1500000746488473.jpg


        请注意,我们仍然有一个Python函数( def ),它接受一个额外的参数 num。这个函数里的循环使用for i from 0 < = i< num: ,而不是更Pythonic,但慢得多的for i in range(num):。真正的计算工作是在C函数(cdef)中进行的,它返回float类型。这个版本只要0.2秒——比原先的Python函数速度提高10倍。

        为了证明我们所做的已经足够优化,可以用纯C写一个小应用,然后测定时间:

1500000778808685.jpg

        用gcc -lm -octest ctest.c编译它,测试用time./ctest …大约0.2 。这使我有信心,我Cython扩展相对于我的C代码也极有效率(这并不是说我的C编程能力很弱)。

        能够用 cython 优化多少性能通常取决于有多少循环,数字运算和Python函数调用,这些都会让程序变慢。已经有一些人报告说在某些案例上 100  1000 倍的速度提升。至于其他的任务,可能不会那么有用。在疯狂地用 Cython重写 Python 代码之前,记住这一点:

    “我们应该忘记小的效率,过早的优化是一切罪恶的根源,有 97% 的案例如此。“——DonaldKnuth

        换句话说,先用 Python 编写程序,然后看它是否能够满足需要。大多数情况下,它的性能已经足够好了……但有时候真的觉得慢了,那就使用分析器找到瓶颈函数,然后用cython重写,很快就能够得到更高的性能。


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