可以令Python变快的工具有哪些
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1.NumPy、SciPy、Sage和Pandas
先说,NumPy。它的核心是一个多维数字数组的实现。除了这个数据结构之外,还实现了若干个函数和运算符,可以高效地进行数组运算。并且对于被调用的次数进行了精简。它可以被用来进行极其高效的数学运算。
SciPy和Sage都将NumPy内置为自身的一部分,同时内置了其他的不同的工具,从而可以用于特定科学、数学和高性能计算的模块。
Pandas是一个侧重于数据分析的工具。如果处理大量半结构化数据的时候,可能也会用到Pandas相关的工具,比如Blaze。
2.PyPy、Pyston、Parakeet、Psyco和Unladen Swallow
让代码运行的更快,侵入性最小的就是使用实时编译器(JIT编译)。以前的话我们可以直接安装Psyco。安装之后导入psyco,然后调用psyco.full()。代码运行速度就可以明显提升。运行Python代码的时候,它可以实时监控程序,会将一部分代码编译为了机器码。
现在好多Psyco等加速器的项目已经停止维护了,不过类似的功能在PyPy中得到了继承。
PyPy为了方便分析、优化和翻译,用Python语言将Python重新实现了一遍,这样就可以JIT编译。而且PyPy可以直接将代码翻译成像C那样的性能更高的语言。
Unladen Swallow是一个Python的JIT编译器。是Python解释器的一本版本,被称为底层虚拟机(LLVM)。不过这个开发已经停止了。
Pyston是一个与LLVM平台较为接近的Python的JIT编译器。很多时候已经优于Python的实现,但不过还有很多地方不完善。
3.GPULib、PyStream、PyCUDA和PyOpenCL
这四个都是用在图像处理单元来实现代码的加速。前面讲的都是用代码优化来实现加速的。而这些都是从硬件层面上进行加速,如果有一个强大的GPU,我们可以用GPU来计算,从而减少CPU宝贵的资源。
PyStream古老一点。GPULib提供了基于GPU的各种形式的数据计算。
如果用GPU加速自己的代码,可以用PyCUDA和PyOpenCL。
4.Pyrex、Cython、Numba和Shedskin
这四个项目都致力于将Python代码翻译为C、C++和LLVM的代码。Shedskin会将代码编译为C++语言。Pyrex、Cython编译的主要目标是C语言。Cython也是Pyrex的一个分支。
而且,Cython还有NumPy数组的额外支持。
如果面向数组和数学计算的时候,Numba是更好的选择导入时会自动生成相应的LLVM的代码。升级版本是NumbaPro,还提供了对GPU的支持。
5.SWIG、F2PY和Boost.Python
这些工具可以将其他的语言封装为Python的模块。第一个可以封装C/C++语言。F2PY可以封装Fortran。Boost.Python可以封装C++语言。
SUIG只要启动一个命令行工具,往里面输入C或者C++的头文件,封装器代码就会自动生成。除了Python,而且可以成为其他语言的封装器,比如Java和PHP。
6.ctypes、llvm-py和CorePy2
这些模块可以帮助我们实现Python底层对象的操作。ctypes模块可以用于在内存中构建编译C的对象。并且调用共享库中的C的函数。不过ctypes已经包含在Python的标准库里面了。
llvm-py主要提供LLVM的Python接口。以便于构建代码,然后编译他们。也可以在Python中构建它的编译器。当然搞出自己编程语言也是可以的。
CorePy2也可以进行加速,不过这个加速是运行在汇编层的。
7.Weave、Cinpy和PyInline
这三个包,就可以让我们在Python代码中直接使用C语言或者其他的高级语言。混合代码,依然可以保持整洁。可以使用Python代码的字符串的多行特性,可以使其他的代码按照自身的风格来进行排版。
8.其他工具
如果我们要节省内存,就不能使用JIT了。一般JIT都太耗费内存。有一句话说的很对,时间和内存经常不能兼得,而我们在工程开发中,总是要寻找他们的平衡点。
至于其他的一些东西,比如Micro Python项目,这个是用在嵌入式设备或者微控制器上面使用的。
如果只是想在Python环境中工作,然后想用别的语言,可以看看这个项目Julia。
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