PyPy 6.3 kat daha hızlıysa neden CPython üzerinden PyPy kullanmamalıyım?

PyPy projesi hakkında çok şey duydum . Onlar 6,3 kat daha hızlı daha olduğunu iddia CPython üzerinde tercüman kendi sitesinde .

Python gibi dinamik diller hakkında konuştuğumuzda, hız en önemli sorunlardan biridir. Bunu çözmek için PyPy'nin 6,3 kat daha hızlı olduğunu söylüyorlar.

İkinci konu, meşhur Küresel Tercüman Kilidi (GIL) olan paralelliktir . Bunun için PyPy, GIL'siz Python verebileceğini söylüyor .

PyPy bu büyük zorlukları çözebilirse, daha geniş bir şekilde benimsenmesini engelleyen zayıf yönleri nelerdir? Yani, benim gibi tipik bir Python geliştiricisi olan birinin şu anda PyPy'ye geçmesini engelleyen nedir?

NOT: PyPy, bu sorunun sorulduğu 2013'te olduğundan daha olgun ve daha iyi desteklenmektedir. Güncel olmayan bilgilerden sonuç çıkarmaktan kaçının.

1. PyPy, diğerlerinin de belirttiği gibi, C uzantıları için sürekli desteğe sahiptir . Bu sahiptir fakat genellikle daha yavaş Python hızlarında, destek ve bunun en iyi şekilde şüpheli var. Bu nedenle birçok modül sadece CPython gerektirir . PyPy numpy'yi desteklemiyor PyPy şimdi numpy'yi destekliyor . Bazı uzantılar hala desteklenmemektedir (Pandalar, SciPy vb.), Değişikliği yapmadan önce desteklenen paketler listesine göz atın .
2. Python 3 desteği şu anda deneyseldir. şimdi kararlı oldu! 20 Haziran 2014 tarihi itibariyle PyPy3 2.3.1 - Fulcrum çıktı !
3. PyPy bazen pek çok insanın Python'u kullandığı "scriptler" için daha hızlı değildir . Bunlar basit ve küçük şeyler yapan kısa süreli programlardır. PyPy bir JIT derleyicisi olduğundan, ana avantajları uzun çalışma sürelerinden ve basit türlerden (sayılar gibi) gelir. Açıkçası, PyPy'nin JIT öncesi hızları CPython'a kıyasla oldukça kötü .
4. Atalet . PyPy'ye geçmek genellikle bazı insanlar ve kuruluşlar için çok fazla çalışma olan yeniden yapılandırma gerektirir.

Bunlar beni etkileyen ana nedenler.

Olmadığını sitesi değil PYPY iddia 6,3 kat daha hızlı CPython fazla. Alıntılamak:

Tüm kriterlerin geometrik ortalaması CPython'dan 0.16 veya 6.3 kat daha hızlı

Bu, yaptığınız battaniye ifadesinden çok farklı bir ifadedir ve farkı anladığınızda, yalnızca "PyPy kullan" diyememenizin en az bir nedenini anlayacaksınız. Nit-pick'im gibi gelebilir, ancak bu iki ifadenin neden tamamen farklı olduğunu anlamak çok önemlidir.

Bunu yıkmak için:

• Yaptıkları ifade sadece kullandıkları karşılaştırmalar için geçerlidir. Programınız hakkında kesinlikle hiçbir şey söylemez (programınız kriterlerinden biri ile tam olarak aynı değilse).

• Açıklama, bir grup karşılaştırmanın ortalamasıyla ilgilidir. PyPy'yi çalıştırmanın test ettikleri programlar için bile 6,3 kat iyileşme sağlayacağı iddiası yoktur.

• PyPy bile CPython çalıştığı tüm programları çalıştırmak dair hiçbir iddia yoktur hiç yalnız daha hızlı izin.

Pypy% 100 uyumlu olmadığından, derlemek için 8 gig ram alır, hareketli bir hedeftir ve cpython'un kararlı olduğu oldukça deneyseldir, 2 yıl boyunca modül üreticileri için varsayılan hedef (pypy üzerinde çalışmayan c uzantıları dahil) ) ve zaten yaygın olarak dağıtıldı.

Pypy muhtemelen referans uygulaması olmayacak, ancak sahip olmak iyi bir araçtır.

İkinci soru cevap daha kolaydır: temelde olabilir tüm kod saf Python ise bir damla-in yedek olarak PYPY kullanın. Bununla birlikte, yaygın olarak kullanılan birçok kitaplık (standart kitaplığın bazıları dahil) C dilinde yazılır ve Python uzantıları olarak derlenir. Bunlardan bazıları PyPy ile çalışmak için yapılabilir, bazıları olamaz. PyPy, Python ile aynı "öne dönük" aracı sağlar - yani, Python --- ama onun doğası farklıdır, bu yüzden bu doğuşlarla arayüz oluşturan araçlar çalışmaz.

İlk soruya gelince, birincisi ile bir çeşit Catch-22 olduğunu hayal ediyorum: PyPy, hızı geliştirmek ve diğer kodlarla birlikte çalışabilirliği artırmak için hızla gelişiyor. Bu, resmi olandan daha deneysel hale getirdi.

Bence PyPy istikrarlı bir duruma girerse, daha yaygın olarak kullanılmaya başlayabilir. Ayrıca Python'un C temellerinden uzaklaşmasının harika olacağını düşünüyorum. Ama bir süre olmayacak. PyPy, istediğiniz her şeyi yapmanın neredeyse yeterli olduğu kritik kitleye henüz ulaşmadı , bu da insanları boşlukları doldurmaya motive edecek.

Bu konuda küçük bir kıyaslama yaptım. Diğer posterlerin çoğu uyumluluk hakkında iyi puanlar vermiş olsa da, tecrübem, PyPy'nin sadece bitler etrafında hareket etmek için çok daha hızlı olmadığıydı. Python'un birçok kullanımı için, gerçekten sadece iki veya daha fazla hizmet arasındaki bitleri çevirmek için var. Örneğin, pek çok web uygulaması veri kümelerinin yoğun CPU analizini gerçekleştirmemektedir. Bunun yerine, bir istemciden bazı baytlar alır, bir tür veritabanında saklar ve daha sonra diğer istemcilere döndürürler. Bazen verilerin formatı değişebilir.

BDFL ve CPython geliştiricileri dikkat çekici derecede zeki bir gruptur ve CPython'un böyle bir senaryoda mükemmel performans göstermesine yardımcı olmayı başardılar. İşte utanmaz bir blog eklentisi: http://www.hydrogen18.com/blog/unpickling-buffers.html . CPython türetilmiş ve tam C modülü arabirimini koruyan Stackless kullanıyorum. Bu durumda PyPy'yi kullanmanın herhangi bir avantajı yoktu.

S: PyPy, CPython'a kıyasla bu büyük zorlukları (hız, bellek tüketimi, paralellik) çözebilirse, daha geniş bir şekilde benimsenmesini engelleyen zayıflıkları nelerdir?

C: İlk olarak, PyPy ekibinin hız sorununu genel olarak çözebileceğine dair çok az kanıt var . Uzun vadeli kanıtlar, PyPy'nin belirli Python kodlarını CPython'dan daha yavaş çalıştırdığını ve bu dezavantajın PyPy'de çok derinden kaynaklandığını gösteriyor.

İkincisi, PyPy'nin mevcut sürümü, oldukça büyük bir durumda CPython'dan çok daha fazla bellek tüketir. Bu yüzden PyPy henüz bellek tüketimi sorununu çözmedi.

PyPy'nin söz konusu büyük zorlukları çözüp çözmediği ve genel olarak CPython'dan daha hızlı, daha az belleğe aç ve paralelliğe daha kolay olup olmayacağı kısa vadede çözülemeyen açık bir sorudur. Bazı insanlar PyPy'nin hiçbir zaman CPython 2.7 ve 3.3'e hakim olmasını sağlayan genel bir çözüm sunamayacağına bahse girer .

PyPy genel olarak CPython'dan daha iyi olmayı başarırsa, bu da sorgulanabilir, daha geniş bir şekilde benimsenmesini etkileyen ana zayıflık CPython ile uyumluluğu olacaktır. CPython'un daha geniş bir CPU ve işletim sistemi aralığında çalıştığı gibi sorunlar da vardır, ancak bu sorunlar PyPy'nin performansı ve CPython uyumluluk hedeflerine kıyasla çok daha az önemlidir.

S: Neden CPython'u PyPy ile değiştiremiyorum?

C: PyPy, CPython ile% 100 uyumlu değildir, çünkü başlık altında CPython'u simüle etmez. Bazı programlar yine de C bağlamaları, Python nesnesi ve yöntemlerinin C uygulamaları veya CPython'un çöp toplayıcısının artımlı doğası gibi Pyyt'ta bulunmayan CPython'un benzersiz özelliklerine bağlı olabilir.

CPython referans sayımı ve çöp toplama, PyPy sadece çöp toplama vardır.

Bu nedenle nesneler daha önce silinme eğilimindedir ve __del__CPython'da daha öngörülebilir bir şekilde çağrılır. Bazı yazılımlar bu davranışa dayanır, bu nedenle PyPy'ye geçiş için hazır değildir.

Diğer bazı yazılımlar her ikisiyle de çalışır, ancak CPython ile daha az bellek kullanır, çünkü kullanılmayan nesneler daha önce serbest bırakılmıştır. (Bunun ne kadar önemli olduğunu ve diğer uygulama ayrıntılarının bellek kullanımını etkilediğini gösteren herhangi bir ölçümüm yok.)

Birçok proje için, farklı pitonlar arasında hız bakımından% 0 fark var. Mühendislik zamanının hakim olduğu ve tüm pitonların aynı miktarda kütüphane desteğine sahip olduğu budur.

Bunu basitleştirmek için: PyPy, CPython tarafından bulunmayan hızı sağlar, ancak uyumluluğundan ödün verir. Bununla birlikte, çoğu insan, hızı için değil, esnekliği ve "pil dahil" özelliği (yüksek uyumluluk) için Python'u seçer (yine de tercih edilir).

PyPy'nin Python'dan daha yavaş olduğu örnekler buldum. Ancak: Yalnızca Windows'ta.

C:\Users\User>python -m timeit -n10 -s"from sympy import isprime" "isprime(2**521-1);isprime(2**1279-1)"
10 loops, best of 3: 294 msec per loop

C:\Users\User>pypy -m timeit -n10 -s"from sympy import isprime" "isprime(2**521-1);isprime(2**1279-1)"
10 loops, best of 3: 1.33 sec per loop

Yani, PyPy düşünüyorsanız, Windows'u unutun. Linux'ta müthiş ivmeler elde edebilirsiniz. Örnek (1 ile 1.000.000 arasındaki tüm primerleri listeleyin):

from sympy import sieve
primes = list(sieve.primerange(1, 10**6))

Bu PyPy'de Python'dan 10 (!) Kat daha hızlı çalışır. Ama pencerelerde değil. Orada sadece 3 kat daha hızlı.

PyPy bir süredir Python 3 desteğine sahipti, ancak 2 Nisan 2018'de Anthony Shaw'un HackerNoon gönderisine göre PyPy3 hala PyPy'den (Python 2) birkaç kat daha yavaş.

Birçok bilimsel hesaplama, özellikle matris hesaplamaları için numpy daha iyi bir seçimdir ( SSS: Numpy veya numpypy kurmalı mıyım? ).

Pypy gmpy2'yi desteklemez. Hızını test etmedim ve projenin 2014 yılında bir sürümü vardı, ancak gmpy_cffi'yi kullanabilirsiniz .

Project Euler sorunları için, PyPy'yi sık sık kullanıyorum ve basit sayısal hesaplamalar için çoğu zaman from __future__ import divisionamacım için yeterli, ancak Python 3 desteği 2018 itibariyle hala çalışıyor ve en iyi bahsiniz 64 bit Linux'ta. Aralık 2018 itibariyle en son Windows PyPy3.5 v6.0 beta sürümündedir.

Desteklenen Python Sürümleri

Python Zen'den alıntı yapmak için :

Okunabilirlik önemlidir.

Örneğin, Python 3.7 veri dosyalarını ve Python 3.8 fstring = 'i tanıttı .

Python 3.7 ve Python 3.8'de sizin için daha önemli olan başka özellikler olabilir. Mesele şu ki PyPy şu anda Python 3.7 veya Python 3.8'i desteklemiyor.