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        Python 多線程與速度

        來(lái)源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時(shí)間: 2023-11-07 00:47:07 1699289227

        問(wèn)題:Python的總體性能較慢,有限的線程與孱弱的多處理能力成為其未來(lái)發(fā)展的主要障礙。

        Python長(zhǎng)期以來(lái)一直更重視編程速度,而非運(yùn)行速度??紤]到很多開發(fā)者習(xí)慣于利用C或C++編寫高速外部庫(kù)(例如NumPy或者Numba)以執(zhí)行Python下的性能密集型任務(wù),這樣的權(quán)衡似乎也沒(méi)什么大不了。但問(wèn)題在于,Python的開箱性能仍然落后于其它語(yǔ)法同樣簡(jiǎn)單、但能夠編譯為機(jī)器碼的語(yǔ)言,例如Nim或者Julia。

        Python當(dāng)中歷史最悠久的性能問(wèn)題之一,在于其對(duì)多核心或處理器的資源使用能力不佳。雖然Python確實(shí)具有線程功能,但卻僅限于單一核心。此外,Python也會(huì)嘗試通過(guò)啟動(dòng)其運(yùn)行時(shí)的子實(shí)例以支持多處理,但是針對(duì)這些子進(jìn)程結(jié)果的調(diào)度與同步往往效率不高。

        解決方案:目前,還沒(méi)有某一種自上而下的整體性解決方案,能夠直接搞定Python的性能問(wèn)題。不過(guò),現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了一系列用于加速Python的嘗試,其各自都在特定領(lǐng)域做出了一定改進(jìn)。

        下面來(lái)看例子:

        改善CPython的內(nèi)部行為。CPython改進(jìn)帶來(lái)了幅度有限但卻覆蓋面廣泛的加速效果。例如,Python3.8的Vectorcall協(xié)議為Python對(duì)象帶來(lái)了更快的調(diào)用約定。雖然改進(jìn)效果不算顯著,但足以帶來(lái)具有可測(cè)量且可預(yù)測(cè)的性能提升,而且完全不會(huì)破壞向下兼容性;此外,現(xiàn)有Python應(yīng)用程序可直接受益,無(wú)需任何代碼重寫。

        改進(jìn)CPython的子解釋器功能。Python解釋器實(shí)例的新編程接口現(xiàn)在可以時(shí)在各解釋器之間實(shí)現(xiàn)優(yōu)雅的數(shù)據(jù)共享,從而實(shí)現(xiàn)多核處理?,F(xiàn)在,這項(xiàng)提案已經(jīng)確定將在Python3.9中面世,相信其還將在后續(xù)版本中繼續(xù)發(fā)揮重要作用。

        改進(jìn)多個(gè)進(jìn)程之間的對(duì)象共享。Python當(dāng)中的多處理機(jī)制會(huì)為每個(gè)核心啟動(dòng)一個(gè)新的解釋器實(shí)例,用以獲取最佳性能;但當(dāng)多個(gè)解釋器嘗試對(duì)同一內(nèi)存對(duì)象進(jìn)行操作時(shí),大部分性能提升都會(huì)瞬間作廢。目前,以SahredMemory類以及新的pickle協(xié)議為代表的新功能,可以減少解釋器之間數(shù)據(jù)傳遞所需要的復(fù)制或者序列化過(guò)程,從根本上消除相關(guān)性能問(wèn)題。

        在Python之外,也有不少外部項(xiàng)目帶來(lái)了新的性能提升方法——但同樣僅限于特定問(wèn)題:

        PyPy。另一種Python解釋器,PyPy能夠?qū)ython即時(shí)編譯為本機(jī)機(jī)器碼。它在純Python項(xiàng)目當(dāng)中發(fā)揮出色,現(xiàn)在也能很好地兼容比較流行的二進(jìn)制相關(guān)庫(kù)——例如NumPy。但其一般更適合長(zhǎng)期運(yùn)行的服務(wù),而非一次性應(yīng)用程序。

        Cython。Cython允許用戶逐步將Python代碼轉(zhuǎn)換為C代碼。該項(xiàng)目最初是專為科學(xué)與數(shù)值計(jì)算所設(shè)計(jì)的,但卻能夠在大多數(shù)場(chǎng)景下起效。Cython最大的缺點(diǎn)在于語(yǔ)法,其使用了獨(dú)有的語(yǔ)法設(shè)置,且轉(zhuǎn)換只能單向進(jìn)行。Cython最適合處理“熱點(diǎn)”部分代碼,這種有針對(duì)性的優(yōu)化方式往往比應(yīng)用程序整體優(yōu)化要更合理、也更可行。

        Numba。Numba的即時(shí)編譯功能可以面向選定功能將Python代碼編譯為機(jī)器碼。與Cython類似,Numba同樣主要用于科學(xué)計(jì)算,其比較適合就地運(yùn)行而非對(duì)代碼進(jìn)行重新發(fā)布。

        Mypyc。Mypyc項(xiàng)目目前仍在開發(fā)當(dāng)中,其希望將帶有mypy類型注釋的Python代碼轉(zhuǎn)換為C代碼。Mypyc很有前途,因?yàn)槠涫褂玫絇ython中的眾多原生類型,但目前距離生產(chǎn)應(yīng)用還有很長(zhǎng)的路要走。

        經(jīng)過(guò)優(yōu)化的Python發(fā)行版。某些第三方Python版本(例如英特爾的Python發(fā)行版)擁有可充分發(fā)揮英特爾處理器擴(kuò)展(例如AVX512)優(yōu)勢(shì)的數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)庫(kù)。需要注意的是,盡管其能夠顯著加快特定數(shù)學(xué)函數(shù)的執(zhí)行速度,但卻無(wú)法實(shí)現(xiàn)全面的速度提升。

        有經(jīng)驗(yàn)的Python程序員一定還會(huì)提到全局解釋器鎖(GIL)的問(wèn)題,其負(fù)責(zé)對(duì)指向?qū)ο蟮脑L問(wèn)進(jìn)行序列化,以確保不同線程不會(huì)彼此影響到對(duì)方的工作負(fù)載。從理論上講,放棄GIL可以提高性能。然而,無(wú)GILPython基本上喪失了向下兼容能力(特別是在PythonC擴(kuò)展方面)。因此到目前為止,所有移除GIL的嘗試要么已經(jīng)走進(jìn)死胡同,要么反而降低了Python的性能。

        目前另一個(gè)正在推進(jìn)的Python計(jì)劃有望解決不少速度方面的問(wèn)題,即重構(gòu)Python內(nèi)部的CAPI實(shí)現(xiàn)。眾長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,提升API集的有序程度可以帶來(lái)諸多性能改進(jìn):重新設(shè)計(jì)或者剔除GIL、提供可實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大即時(shí)編譯的hook、在解釋器實(shí)例之間使用更好的數(shù)據(jù)聯(lián)合方法等等。

        以上內(nèi)容為大家介紹了Python多線程與速度,希望對(duì)大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí),請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://m.2667701.com/

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