为什么Python和Cython中这两个代码之间存在巨大的性能差异？

Question

我遇到了在Python的性能问题,我的一个朋友建议我用用Cython搜索更长时间后,我发现这个代码在这里

蟒蛇:

def test(value):
    for i in xrange(value):
        z = i**2
        if(i==1000000):
            print i
        if z < i:
                print "yes"
test(10000001)

用Cython:

def test(long long value):
    cdef long long i
    cdef long long z
    for i in xrange(value):
        z = i**2
        if(i==1000000):
            print i
        if z < i:
            print "yes"

test(10000001)

在我执行两个代码之后,令人惊讶的是我通过Cython实现了100倍的加速

为什么只是通过添加变量声明来实现这种加速？另外我应该提到波纹管代码性能与Cython中的Python相同.

用Cython:

def test(long long value):
    for i in xrange(value):
        z = i**2
        if(i==1000000):
            print i
        if z < i:
            print "yes"

test(10000001)

Answer 1

Python是一种语言.CPython是一个字节码编译器和Python 的解释器.

它需要一些代码:

for i in xrange(value):
    z = i**2
    if(i==1000000):
        print i
    if z < i:
        print "yes"

并给你"字节码":

• 将迭代器加载到for循环中并将其内容循环到i
• 加载i,加载2,运行二进制电源,存储z
• 加载i,加载1000000,比较
• 加载i,打印
• 加载z,加载i,比较
• 加载'yes',打印
• 完

在全:

  1           0 SETUP_LOOP              70 (to 73)
              3 LOAD_NAME                0 (xrange)
              6 LOAD_NAME                1 (value)
              9 CALL_FUNCTION            1
             12 GET_ITER            
        >>   13 FOR_ITER                56 (to 72)
             16 STORE_NAME               2 (i)

  2          19 LOAD_NAME                2 (i)
             22 LOAD_CONST               0 (2)
             25 BINARY_POWER        
             26 STORE_NAME               3 (z)

  3          29 LOAD_NAME                2 (i)
             32 LOAD_CONST               1 (1000000)
             35 COMPARE_OP               2 (==)
             38 POP_JUMP_IF_FALSE       49

  4          41 LOAD_NAME                2 (i)
             44 PRINT_ITEM          
             45 PRINT_NEWLINE       
             46 JUMP_FORWARD             0 (to 49)

  5     >>   49 LOAD_NAME                3 (z)
             52 LOAD_NAME                2 (i)
             55 COMPARE_OP               0 (<)
             58 POP_JUMP_IF_FALSE       13

  6          61 LOAD_CONST               2 ('yes')
             64 PRINT_ITEM          
             65 PRINT_NEWLINE       
             66 JUMP_ABSOLUTE           13
             69 JUMP_ABSOLUTE           13

        >>   72 POP_BLOCK           
        >>   73 LOAD_CONST               3 (None)
             76 RETURN_VALUE

值得一提的是,在Python中,整数是一个实例的类int或long.这意味着不仅有数字,还有一个指针和另一条信息,至少说它是什么类.这会产生很多开销.

但值得注意的是如何xrange运作.

xrange创建一个可以通过迭代迭代的类实例(LOAD_NAME (xrange),CALL_FUNCTION)for.该for遗嘱(基本上)委托于迭代函数调用__iter__.每个循环都有一个函数调用.

此外,每次你想要获取或设置变量,z或者i它必须查看本地词典.这真的很慢.

在Cython中运行纯Python代码:

当你在Cython中运行它(问题中的第三个例子)时,它会编译为C.但是所有这些C的作用都是告诉 CPython虚拟机要做什么.

仅CPython:一个人从书中读书,并且实际执行其功能.
CPython的与用Cython:一个人喊指令到谁merticulously实现其功能的人.

它可能会快一点,但缓慢的部分仍然是CPython正在慢慢完成工作.

使用cythonized代码:

那么当你cdef long long呢？

• Cython知道这xrange是在long long:

  • 它知道循环是有效的(所以它不必检查你给它一个list或多少)

  • 它知道循环不会溢出(因为它确实是未定义的!)

  • 因此它可以把它变成一个C循环(for (int index=0; index<copy_of_value; index++) { i = index; ... })

• 这避免了int和long类,它们有很多间接开销和类型检查

• 这避免了字典查找.事情永远都是你把它们放在堆栈上的地方

• 例如i ** 2更简单,因为例程可以内联(它总是一个数字,粗鲁)并直接在整数上工作并忽略溢出

因此结果最终主要由C运行,并且只有CPython才能进行一些清理和print调用.

合理？