一行代碼讓 Python 的運行速度提高100倍

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來源：  python寶典  鏈接：

https://mp.weixin.qq.com/s/Vm0BKSljCzMMgRmIBbpxdQ

python一直被病垢運行速度太慢，但是實際上python的執行效率並不慢，慢的是python用的解釋器Cpython運行效率太差。

「一行代碼讓python的運行速度提高100倍」這絕不是嘩眾取寵的論調。

我們來看一下這個最簡單的例子，從1一直累加到1億。

最原始的代碼：

import 

time

def foo(x,y):        tt = 

time

.

time

()        s = 

0

        

for

 i 

in

 range(x,y):                s += i        

print

(

"Time used: {} sec"

.

format

(

time

.

time

()-tt))        

return

 s

print

(foo(

1

,

100000000

))

結果：

Time

 

used

: 6

.779874801635742

 

sec

4999999950000000

我們來加一行代碼，再看看結果：

from

 numba 

import

 jit

import

 time

@jit

def

 

foo

(x,y)

:

        tt = time.time()        s = 

0

        

for

 i 

in

 range(x,y):                s += i        print(

"Time used: {} sec"

.format(time.time()-tt))        

return

 sprint(foo(

1

,

100000000

))

結果：

Time

 

used

: 0

.04680037498474121

 

sec

4999999950000000

是不是快了100多倍呢？

那麼下面就分享一下「為啥

numba

庫的

jit

模塊那麼牛掰？」

NumPy

的創始人Travis Oliphant在離開Enthought之後，創建了CONTINUUM，致力於將Python大數據處理方面的應用。最近推出的Numba項目能夠將處理NumPy數組的Python函數JIT編譯為機器碼執行，從而上百倍的提高程序的運算速度。

Numba項目的主頁上有Linux下的詳細安裝步驟。編譯LLVM需要花一些時間。Windows用戶可以從Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下載安裝LLVMPy、meta和numba等幾個擴展庫。

下面我們看一個例子：

import

 numba 

as

 nb

from

 numba 

import

 jit@jit(

"f8(f8[:])"

)def sum1d(array):    s = 

0.0

    n = array.shape[

0

]    

for

 i 

in

 range(n):        s += array[i]    

return

 s

import

 numpy 

as

 nparray = np.random.random(

10000

)%timeit sum1d(array)%timeit np.sum(array)%timeit sum(array)

10000

 loops, best 

of

 

3

: 

38.9

 us per 

loop

10000

 loops, best 

of

 

3

: 

32.3

 us per 

loop

100

 loops, best 

of

 

3

: 

12.4

 ms per 

loop

numba中提供了一些修飾器，它們可以將其修飾的函數

JIT

編譯成機器碼函數，並返回一個可在Python中調用機器碼的包裝對象。為了能將Python函數編譯成能高速執行的機器碼，我們需要告訴JIT編譯器函數的各個參數和返回值的類型。我們可以通過多種方式指定類型信息，在上面的例子中，類型信息由一個字元串』f8(f8[:])』指定。其中』f8』表示8個位元組雙精度浮點數，括弧前面的』f8』表示返回值類型，括弧里的表示參數類型，』[:]』表示一維數組。因此整個類型字元串表示sum1d()是一個參數為雙精度浮點數的一維數組，返回值是一個雙精度浮點數。需要注意的是，JIT所產生的函數只能對指定的類型的參數進行運算：

print

 sum1d(np.ones(

10

, dtype=np.

int32

))

print

 sum1d(np.ones(

10

, dtype=np.

float32

))

print

 sum1d(np.ones(

10

, dtype=np.

float64

))

1.2095376009e-312

1.46201599944e+185

10.0

如果希望JIT能針對所有類型的參數進行運算，可以使用

autojit

：

from

 numba 

import

 autojit

@autojit

def

 

sum1d2

(array)

:

    s = 

0.0

    n = array.shape[

0

]    

for

 i 

in

 range(n):        s += array[i]    

return

 s%timeit sum1d2(array)

print

 sum1d2(np.ones(

10

, dtype=np.int32))

print

 sum1d2(np.ones(

10

, dtype=np.float32))

print

 sum1d2(np.ones(

10

, dtype=np.float64))

10000

 loops, best of 

3

: 

143

 us per loop

10.0

10.0

10.0

autoit

雖然可以根據參數類型動態地產生機器碼函數，但是由於它需要每次檢查參數類型，因此計算速度也有所降低。numba的用法很簡單，基本上就是用jit和autojit這兩個修飾器，和一些類型對象。下面的程序列出numba所支持的所有類型：

print [obj 

for

 obj 

in

 nb.__dict__.values() 

if

 isinstance(obj, nb.minivect.minitypes.Type)][size_t, Py_uintptr_t, uint16, complex128, 

float

, complex256, 

void

, 

int

 , 

long

 

double

,

unsigned

 PY_LONG_LONG, uint32, complex256, complex64, object_, npy_intp, 

const

 

char

 *,

double

, 

unsigned

 

short

, 

float

, object_, 

float

, uint64, uint32, uint8, complex128, uint16,

int

, 

int

 , uint8, complex64, int8, uint64, 

double

, 

long

 

double

, int32, 

double

, 

long

 

double

,

char

, 

long

, 

unsigned

 

char

, PY_LONG_LONG, int64, int16, 

unsigned

 

long

, int8, int16, int32,

unsigned

 

int

, 

short

, int64, Py_ssize_t]

工作原理

numba

的通過

meta

模塊解析Python函數的ast語法樹，對各個變數添加相應的類型信息。然後調用llvmpy生成機器碼，最後再生成機器碼的Python調用介面。

meta模塊

通過研究numba的工作原理，我們可以找到許多有用的工具。例如meta模塊可在程序源碼、ast語法樹以及Python二進位碼之間進行相互轉換。下面看一個例子：

def

 

add2

(a, b)

:

    

return

 a + b

decompile_func能將函數的代碼對象反編譯成ast語法樹，而str_ast能直觀地顯示ast語法樹，使用這兩個工具學習Python的ast語法樹是很有幫助的。

from

 meta.decompiler 

import

 decompile_func

from

 meta.asttools 

import

 str_ast

print

 str_ast(decompile_func(add2))FunctionDef(args=arguments(args=[Name(ctx=Param(),                                      id=

"a"

),                                 Name(ctx=Param(),                                      id=

"b"

)],                           defaults=[],                           kwarg=

None

,                           vararg=

None

),            body=[Return(value=BinOp(left=Name(ctx=Load(),                                               id=

"a"

),                                     op=Add(),                                     right=Name(ctx=Load(),                                                id=

"b"

)))],            decorator_list=[],            name=

"add2"

)

而python_source可以將ast語法樹轉換為Python源代碼：

from

 meta.asttools 

import

 python_sourcepython_source(decompile_func(add2))

def

 

add2

(a, b)

:

    

return

 (a + b)

decompile_pyc將上述二者結合起來，它能將Python編譯之後的pyc或者pyo文件反編譯成源代碼。下面我們先寫一個tmp.py文件，然後通過py_compile將其編譯成tmp.pyc。

with

 open(

"tmp.py"

, 

"w"

) 

as

 f:    f.write(

"""def square_sum(n):    s = 0    for i in range(n):        s += i**2    return s"""

)

import

 py_compilepy_compile.compile(

"tmp.py"

)

下面調用decompile_pyc將tmp.pyc顯示為源代碼：

with

 open(

"tmp.pyc"

, 

"rb"

) 

as

 f:    decompile_pyc(f)

def

 

square_sum

(n)

:

    s = 

0

    

for

 i 

in

 range(n):        s += (i ** 

2

)    

return

 s

llvmpy模塊

LLVM是一個動態編譯器，llvmpy則可以通過Python調用LLVM動態地創建機器碼。直接通過llvmpy創建機器碼是比較繁瑣的，例如下面的程序創建一個計算兩個整數之和的函數，並調用它計算結果。

from llvm.core import Module, Type, Builderfrom llvm.ee import ExecutionEngine, GenericValue

# Create a new module with a function implementing this:

#

# int add(int a, int b) {

#   return a + b;

# }

#

my_module = Module.new("my_module")ty_int = Type.int()ty_func = Type.function(ty_int, [ty_int, ty_int])f_add = my_module.add_function(ty_func, 

"add"

)f_add.args[0].name = 

"a"

f_add.args[1].name = 

"b"

bb = f_add.append_basic_block(

"entry"

)

# IRBuilder for our basic block

builder = Builder.new(bb)tmp = builder.add(f_add.args[0], f_add.args[1], 

"tmp"

)builder.ret(tmp)

# Create an execution engine object. This will create a JIT compiler

# on platforms that support it, or an interpreter otherwise

ee = ExecutionEngine.new(my_module)

# Each argument needs to be passed as a GenericValue object, which is a kind

# of variant

arg1 = GenericValue.int(ty_int, 100)arg2 = GenericValue.int(ty_int, 42)

# Now let"s compile and run!

retval = ee.run_function(f_add, [arg1, arg2])

# The return value is also GenericValue. Let"s print it.

print 

"returned"

, retval.as_int()returned 142

f_add就是一個動態生成的機器碼函數，我們可以把它想像成C語言編譯之後的函數。在上面的程序中，我們通過ee.run_function調用此函數，而實際上我們還可以獲得它的地址，然後通過Python的ctypes模塊調用它。首先通過ee.get_pointer_to_function獲得f_add函數的地址：

addr = ee.get_pointer_to_function(f_add)addr2975997968L

然後通過ctypes.PYFUNCTYPE創建一個函數類型：

import ctypesf_type = ctypes.PYFUNCTYPE(ctypes.c_int, ctypes.c_int, ctypes.c_int)

最後通過f_type將函數的地址轉換為可調用的Python函數，並調用它：

f = f_type(addr)f(100, 42)142

numba所完成的工作就是：解析Python函數的ast語法樹並加以改造，添加類型信息；將帶類型信息的ast語法樹通過llvmpy動態地轉換為機器碼函數，然後再通過和ctypes類似的技術為機器碼函數創建包裝函數供Python調用。

（完）

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