Python运行速度的解决办法

发布时间:2021-10-08 07:26:06 人气:264 作者:admin

Python运行速度的解决办法

  在我们日常的开发中,开发效率非常重要,它可以直接影响我们的工作时间。如果运行速度快,我们可能在半天时间里完成指定的工作,而Python在运行速度方面没有C或Java。很快,但Python正在慢慢改进。本文将向您说明如何改进,请参阅以下内容:

Python运行速度的解决办法

  PYPY:PyPy是使用率较高的一种,并且与现有的Python代码高度兼容。它使用及时编译来加速Python,并集成了Numpy。之前已经使用Numpy来加速Python的操作。使用Python3的代码需要相应地使用PyPy3。PyPy目前仅支持Python3.2.5,对Python3.3的支持正在进行中。

  Pyston:它使用LLVM编译器架构来加速Python,它也使用即时编译。与PyPy相比,Pyston仍处于早期阶段,仅支持Python的部分功能。Pyston将工作分为两部分,一是语言的核心特性,二是将性能提升到可接受的水平。Pyston距离能够在生产环境中使用还有很长的路要走。

  Nuitka:一些团队尝试将Python代码转换为其他语言的代码,可以在本地高效运行。著名的项目之一是Nuitka将Python代码转换为C++代码,尽管运行时仍然依赖于Python运行时。这限制了它的便携性,但性能提升是可观的。在长期计划中,Nuitka还计划允许C语言调用Nuitka编译的Python代码,这样性能提升会更加明显。

  Cypython:Cython(Python的C语言扩展)是Python的超集。它可以将Python代码编译成C代码,并与C和C++进行交互。它可以作为Python项目的扩展(重新性能要求),也可以单独使用,不涉及传统的Python代码。缺点是你不是在写Python,需要手动迁移,缺乏可移植性。

  Numba:Numba结合了上述项目的思想。在学习了Cython之后,Numba也采用了部分加速策略,只对CPU密集型任务进行加速;同时也学习了PyPy和Pyston,通过LLVM运行Python。你可以使用装饰器来指定要使用Numba编译的函数,Numba继承了Numpy来加速函数的执行。Numba没有及时编译,它的代码是预编译的。

  以上是关于Python运行速度的解决办法,由多测师亲自撰写。https://www.e70w.com/

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