背景
长期以来,Python由于易上手,有GC且生态强大等特点被广泛使用,可是渐渐的人们也发现了它的不足,解释型语言的运行速度终究比不过编译型,况且由于Python设计时的动态数据类型一切皆对象(内存都分配在堆上)等思想,也导致了运行速度缓慢.
随着实时性要求的不断提升,在一些计算量大要求快速响应的场景传统的Python就很难满足要求,所以随之慢慢有了各种解决办法:
- 用更高效的解释器
- 用jit即时编译加速
- 改写成Cython加速
- 对GIL动手,提高多线程性能
- …
其中目前使用最广泛,最有效的应该是jit与Cython这两种方案,jit即时编译可以将部分需要解释的代码直接转为机器码从而实现加速(减少解释时开销);而Cython更绝直接将Python原地升级,得到一个Cython这个Python与C的混血,可以通过Cython将代码翻译成C/C++的代码再编译成动态库文件供使用.可是这样就会造成Python原本的语法被改的“四不像”,这些后面慢慢再谈.
既然都用上动态库了,为什么不直接使用C++或者其他高效语言实现,然后供Python调用呢?说到底,Cython不也是翻译成C/C++的代码编译使用,只是为了方便Python开发人员才设计了这种类似于Python的语法.如果熟悉其他语言的话完全可以直接使用其他语言实现而不影响Python的基本语法.所以今天就来讨论一下关于使用Rust对Python计算进行加速的问题.
Rust加速Python计算
首先,来看看Rust实现和Python实现基本的速度对比,目标是求斐波那契数列第n项的值.其中实现均采用递归调用,为了突出时间差异这里求第30项的值并重复50次
Python的实现与耗时如下:
import time
def fib(n:int) ->int:
assert n>=0
if n <= 1:
return n
return fib(n-1)+fib(n-2)
def main(test_times=50):
start = time.time()
for _ in range(test_times):
fib(30)
print(f"time cost {time.time()-start} s")
if __name__ == '__main__':
main()
Rust的实现与耗时如下:
use std::time;
fn fib(n:i32)->u64{
if n<=0{
panic!("{} must be a postive number!",n);
}
match n{
1|2 => 1,
_ => fib(n-1) + fib(n-2)
}
}
fn main() {
let test_times = 50;
let start = time::Instant::now();
for i in 0..test_times{
fib(30);
}
println!("time cost {:?}",start.elapsed())
}
这差异,足足一百多倍.那看来使用Rust提速是完全可行的,那怎么将Rust与Python相结合呢?或者如何把Rust的代码编译供Python调用,这个时候可以使用pyo3,首先安装一下maturin工具pip install maturin,然后配置一下项目的Cargo.toml
[package]
name = "speedup_python"
version = "0.1.0"
edition = "2021"
# See more keys and their definitions at https://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html
[lib]
name = "speed_python"
crate-type = ["cdylib"]
[dependencies]
pyo3 = { version = "0.19.2", features = ["extension-module"] }这里编译类型就设置为lib,关于多种不同lib类型的区别可以去看看Rust专栏之前的内容.这里的name就是未来Python中调用的名字,下面再编写lib.rs
use pyo3::prelude::*;
use pyo3::wrap_pyfunction;
#[pyfunction]
pub fn fib(n:i32)->u64{
if n<=0{
panic!("{} must be a postive number!",n);
}
match n{
1|2 => 1,
_ => fib(n-1) + fib(n-2)
}
}
#[pymodule]
fn speed_python(_py:Python,m:&PyModule)->PyResult<()>{
m.add_wrapped(wrap_pyfunction!(fib))?;
Ok(())
}逻辑代码基本没有更改,只是添加了Rust实现Python module的代码,这里的module name必须和toml中设置的name保持一致,否则也会无法导入.
最后运行maturin develop就可以实现编译,给Python调用了.
加速对比
现在,我们已经实现了Rust的加速,是不是非常简单而且调用的时候可以使用原本的Python语法而不用进行任何更改.下面就来对比一下原始,numba,Cython,Rust四种方式的速度对比.
其中Cython实现cpy_fib.pyx如下
cpdef int c_fib(n:int): assert n>0 if n in [1, 2]: return 1 else: return c_fib(n - 1) + c_fib(n - 2)
然后写setup进行编译
from distutils.core import setup,Extension from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules=cythonize(Extension( 'cpy_fib', sources=['./cpy_fib.pyx'], language='c' )), )
运行python setup.py build_ext --inplace编译,最后整体对比
import speed_python
import time
from cpy_fib import c_fib
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def fib_jit(n: int) -> int:
assert n > 0
if n in [1, 2]:
return 1
else:
return fib_jit(n - 1) + fib_jit(n - 2)
def fib(n: int) -> int:
assert n > 0
if n in [1, 2]:
return 1
else:
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
def test_speed(func,func_name:str,test_times=50):
start = time.time()
for _ in range(test_times):
func(30)
print(f"{func_name} speed up time cost {time.time() - start} s")
def main(test_times=50):
test_speed(fib,"origin python")
test_speed(fib_jit,"numba python")
test_speed(speed_python.fib,"rust")
test_speed(c_fib,"Cython")
if __name__ == '__main__':
main()
当然如果希望进一步加速,我们还是有办法的.使用maturin develop --release生成Rust的调用,再来比较一下计算耗时,速度又提升了一倍多
| 加速方法 | 耗时(ms) |
|---|---|
| 原始 | 4144 |
| Numba | 441 |
| Cython | 804 |
| Rust | 178 / 61 |
这加速对比也证明了在一些计算任务中Rust能更高效的实现,并且不影响原始Python的代码语法或者结构,只需要编译调用.完全可以分配不同开发人员同时开发,最后整合测试调用即可.
到此这篇关于利用Rust实现Python加速的技巧分享的文章就介绍到这了,更多相关Python加速内容请搜索好代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持好代码网！
