Jak pisać szybki kod w pythonie

Paczesiowa, wroc.py#20

Transcript

1. Jak pisać szybki kod w Pythonie?
2. Nie da się. Python ssie.
3. Pytania? Dziękuję Paczesiowa, Wałbrzych 2015
4. Jak pisać szybki kod w Pythonie, chociaż się nie da?
5. Optymalizacja • Nie chodzi o mikrooptymalizacje w Pythonie • Nie chodzi o optymalizacje algorytmiczna • Narzedzia do przyspieszania kodu w Pythonie
6. Problem • Ldig
9. Pypy • alternatywny interpreter • "z grubsza" kompatybilny z cpythonem • jitujacy kod • dokumentacja/community ok • male problemy przy instalacji – Virtualenv – numpypy
10. • Kod ten sam co dla wersji cpythonowej • Albo I nie
11. Benchmarki pypy • cpython orig 7.97ms • cpython simple 12.41ms • pypy orig 1.04ms • pypy simple 0.43ms
12. Zalety pypy • zero zmian kodu (w domysle) • zero zmian jezyka/skladni • darmowy zysk wydajnosci (dupy nie urywa)
13. Wady pypy • caly projekt dziala inaczej (zamiast jednej petli) • numpypy to conajwyzej beta • problemy z kompatybilnoscia bibliotek
14. Cython • jezyk - nadzbior pythona (*.pyx) • statyczny kompilator do C • opcjonalne statyczne typowanie • Pyximport • zero problemow • dobra dokumentacja/community
15. cython_worker_simple.pyx
18. Benchmarki cython • cpython orig 7.97ms • cpython simple 12.41ms • cython orig 7.68ms • cython simple 9.21ms • cython orig typed 3.07ms • cython simple typed 0.27ms
19. Zalety cython • dokumentacja/community/dojrzalosc projektu • niewielkie zmiany w kodzie/skladni • dobry zysk wydajnosci po otypowaniu (wersja simple) • sporo mozliwosci • zmiany sa lokalne - na poziomie jednej funkcji
20. Wady cython • niewielkie zmiany w kodzie/skladni • sporo mozliwosci • wydajnosc nieprzewidywalna
21. Numba • dekorator jitujacy funkcje w locie • uzywa LLVM • opcjonalne statyczne typowanie • dokumentacja/community slabe • duze problemy przy instalacji (LLVM) • projekt na razie alfa – leci czesto notimplemented – przyklady z dokumentacji nie dzialaja
24. Benchmarki numba • cpython orig 7.97ms • cpython simple 12.41ms • numba orig 8.58ms • numba simple 0.35ms • numba orig typed 8.36ms • numba simple typed 0.22ms
25. Zalety numba • najprostsze w uzyciu • lokalna zmiana • plus na zachete, jak bedzie w fazie beta to bedzie super. Polecam dzieciom.
26. Wady numba • na razie jest to alfa • jak sobie nie radzi to daje dupy kompletnie • swietna wydajnosc jak sie otypuje i ma sie farta
27. ctypes • biblioteka do interoperacji (?) z kodem natywnym • wbudowana w standardowa dystrybucje pythona • dokumentacja idealna, zero problemow
30. Benchmarki ctypes • cpython orig 7.97ms • cpython simple 12.41ms • ctypes orig 0.29ms • ctypes simple 0.23m
31. Zalety ctypes • projekt skonczony • lokalna zmiana • zajebista wydajnosc. Zawsze. • przewidywalna wydajnosc (bo to C)
32. Wady ctypes • trzeba przepisac kod na C • trzeba sie bawic gcc • trzeba sie nauczyc sztuczek - jak idiomy pythonowe robic w C • problemy z allokacja (a zwlaszcza z deallokacja) pamieci w C • problemy ze strukturami danych (bo to C)
33. Benchmarki orig • Ctypes 0.29ms • Pypy 1.04ms • Cython typed 3.07ms • Cython 7.68ms • Cpython 7.97ms • Numba typed 8.36ms • Numba 8.58ms
34. Benchmarki simple • numba typed 0.22ms • ctypes 0.23ms • cython typed 0.27ms • numba 0.35ms • Pypy 0.43ms • cython 9.21ms • cpython 12.41ms
35. Pytania? Dziękuję Paczesiowa, Sosnowiec 2015