在我看来，python社区分为了三个流派，分别是python 2.x组织，3.x组织和PyPy组织。这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度。这篇文章将聚焦于一些通用代码的优化技巧以及编译成C后性能的显著提升，当然我也会给出三大主要python流派运行时间。我的目的不是为了证明一个比另一个强，只是为了让你知道如何在不同的环境下使用这些具体例子作比较。
使用生成器
一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录，而不是一次返回所有的记录，如果你正在使用python2.x，这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因。一个很好地例子就是创建一个很大的列表并将它们拼合在一起。
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import timeitimport random def generate(num):while num:yield random.randrange(10)num -= 1 def create_list(num):numbers = []while num:numbers.append(random.randrange(10))num -= 1return numbersprint(timeit.timeit("sum(generate(999))", setup="from __main__ import generate", number=1000))>>> 0.88098192215 #Python 2.7>>> 1.416813850402832 #Python 3.2print(timeit.timeit("sum(create_list(999))", setup="from __main__ import create_list", number=1000))>>> 0.924163103104 #Python 2.7>>> 1.5026731491088867 #Python 3.2 |
这不仅是快了一点，也避免了你在内存中存储全部的列表!
Ctypes的介绍
对于关键性的性能代码python本身也提供给我们一个API来调用C方法，主要通过 ctypes来实现，你可以不写任何C代码来利用ctypes。默认情况下python提供了预编译的标准c库，我们再回到生成器的例子，看看使用ctypes实现花费多少时间。
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import timeitfrom ctypes import cdll def generate_c(num):#Load standard C librarylibc = cdll.LoadLibrary("libc.so.6") #Linux#libc = cdll.msvcrt #Windowswhile num:yield libc.rand() % 10num -= 1 print(timeit.timeit("sum(generate_c(999))", setup="from __main__ import generate_c", number=1000))>>> 0.434374809265 #Python 2.7>>> 0.7084300518035889 #Python 3.2 |
仅仅换成了c的随机函数，运行时间减了大半！现在如果我告诉你我们还能做得更好，你信吗?
Cython的介绍
Cython 是python的一个超集，允许我们调用C函数以及声明变量来提高性能。尝试使用之前我们需要先安装Cython.
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sudo pip install cython |
Cython 本质上是另一个不再开发的类似类库Pyrex的分支，它将我们的类Python代码编译成C库，我们可以在一个python文件中调用。对于你的python文件使用.pyx后缀替代.py后缀，让我们看一下使用Cython如何来运行我们的生成器代码。
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#cython_generator.pyximport random def generate(num):while num:yield random.randrange(10)num -= 1 |
我们需要创建个setup.py以便我们能获取到Cython来编译我们的函数。
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from distutils.core import setupfrom distutils.extension import Extensionfrom Cython.Distutils import build_ext setup(cmdclass = {'build_ext': build_ext},ext_modules = [Extension("generator", ["cython_generator.pyx"])]) |
编译使用:
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python setup.py build_ext --inplace |
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import timeitprint(timeit.timeit("sum(generator.generate(999))", setup="import generator", number=1000))>>> 0.835658073425 |
还不赖，让我们看看是否还有可以改进的地方。我们可以先声明“num”为整形，接着我们可以导入标准的C库来负责我们的随机函数。
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#cython_generator.pyxcdef extern from "stdlib.h":int c_libc_rand "rand"() def generate(int num):while num:yield c_libc_rand() % 10num -= 1 |
如果我们再次编译运行我们会看到这一串惊人的数字。
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>>> 0.033586025238 |
仅仅的几个改变带来了不赖的结果。然而，有时这个改变很乏味，因此让我们来看看如何使用规则的python来实现吧。
PyPy的介绍
PyPy 是一个Python2.7.3的即时编译器，通俗地说这意味着让你的代码运行的更快。Quora在生产环境中使用了PyPy。PyPy在它们的下载页面有一些安装说明，但是如果你使用的Ubuntu系统，你可以通过apt-get来安装。它的运行方式是立即可用的，因此没有疯狂的bash或者运行脚本，只需下载然后运行即可。让我们看看我们原始的生成器代码在PyPy下的性能如何。
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import timeitimport random def generate(num):while num:yield random.randrange(10)num -= 1 def create_list(num):numbers = []while num:numbers.append(random.randrange(10))num -= 1return numbersprint(timeit.timeit("sum(generate(999))", setup="from __main__ import generate", number=1000))>>> 0.115154981613 #PyPy 1.9>>> 0.118431091309 #PyPy 2.0b1print(timeit.timeit("sum(create_list(999))", setup="from __main__ import create_list", number=1000))>>> 0.140175104141 #PyPy 1.9>>> 0.140514850616 #PyPy 2.0b1 |
哇！没有修改一行代码运行速度是纯python实现的8倍。
进一步测试为什么还要进一步研究？PyPy是冠军！并不全对。虽然大多数程序可以运行在PyPy上，但是还是有一些库没有被完全支持。而且，为你的项目写C的扩展相比换一个编译器更加容易。让我们更加深入一些，看看ctypes如何让我们使用C来写库。我们来测试一下归并排序和计算斐波那契数列的速度。下面是我们要用到的C代码（functions.c）：
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/* functions.c */#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h> /* http://rosettacode.org/wiki/Sorting_algorithms/Merge_sort#C */inline voidmerge (int *left, int l_len, int *right, int r_len, int *out){int i, j, k;for (i = j = k = 0; i < l_len && j < r_len;)out[k++] = left[i] < right[j] ? left[i++] : right[j++];while (i < l_len)out[k++] = left[i++];while (j < r_len)out[k++] = right[j++];} /* inner recursion of merge sort */voidrecur (int *buf, int *tmp, int len){int l = len / 2;if (len <= 1)return;/* note that buf and tmp are swapped */recur (tmp, buf, l);recur (tmp + l, buf + l, len - l);merge (tmp, l, tmp + l, len - l, buf);} /* preparation work before recursion */voidmerge_sort (int *buf, int len){/* call alloc, copy and free only once */int *tmp = malloc (sizeof (int) * len);memcpy (tmp, buf, sizeof (int) * len);recur (buf, tmp, len);free (tmp);} intfibRec (int n){if (n < 2)return n;elsereturn fibRec (n - 1) + fibRec (n - 2);} |
在Linux平台，我们可以用下面的方法把它编译成一个共享库：
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gcc -Wall -fPIC -c functions.cgcc -shared -o libfunctions.so functions.o |
使用ctypes， 通过加载”libfunctions.so”这个共享库，就像我们前边对标准C库所作的那样，就可以使用这个库了。这里我们将要比较Python实现和C实现。现在我们开始计算斐波那契数列：
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# functions.py from ctypes import *import time libfunctions = cdll.LoadLibrary("./libfunctions.so") def fibRec(n):if n < 2:return nelse:return fibRec(n-1) + fibRec(n-2) start = time.time()fibRec(32)finish = time.time()print("Python: " + str(finish - start)) # C Fibonaccistart = time.time()x = libfunctions.fibRec(32)finish = time.time()print("C: " + str(finish - start)) |
正如我们预料的那样，C比Python和PyPy更快。我们也可以用同样的方式比较归并排序。
我们还没有深挖Cypes库，所以这些例子并没有反映python强大的一面，Cypes库只有少量的标准类型限制，比如int型，char数组，float型，字节（bytes）等等。默认情况下，没有整形数组，然而通过与c_int相乘（ctype为int类型）我们可以间接获得这样的数组。这也是代码第7行所要呈现的。我们创建了一个c_int数组，有关我们数字的数组并分解打包到c_int数组中
主要的是c语言不能这样做，而且你也不想。我们用指针来修改函数体。为了通过我们的c_numbers的数列，我们必须通过引用传递merge_sort功能。运行merge_sort后，我们利用c_numbers数组进行排序，我已经把下面的代码加到我的functions.py文件中了。
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#Python Merge Sortfrom random import shuffle, sample #Generate 9999 random numbers between 0 and 100000numbers = sample(range(100000), 9999)shuffle(numbers)c_numbers = (c_int * len(numbers))(*numbers) from heapq import mergedef merge_sort(m):if len(m) <= 1:return mmiddle = len(m) // 2left = m[:middle]right = m[middle:]left = merge_sort(left)right = merge_sort(right)return list(merge(left, right)) start = time.time()numbers = merge_sort(numbers)finish = time.time()print("Python: " + str(finish - start)) #C Merge Sortstart = time.time()libfunctions.merge_sort(byref(c_numbers), len(numbers))finish = time.time()print("C: " + str(finish - start)) Python: 0.190635919571 #Python 2.7Python: 0.11785483360290527 #Python 3.2Python: 0.266992092133 #PyPy 1.9Python: 0.265724897385 #PyPy 2.0b1C: 0.00201296806335 #Python 2.7 + ctypesC: 0.0019741058349609375 #Python 3.2 + ctypesC: 0.0029308795929 #PyPy 1.9 + ctypesC: 0.00287103652954 #PyPy 2.0b1 + ctypes |
这儿通过表格和图标来比较不同的结果。
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