Python programını C / C ++ koduna dönüştür? [kapalı]

bir Python programını C / C ++ 'ya dönüştürmek mümkün müdür?

Birkaç algoritma uygulamam gerekiyor ve performans boşluğunun, bunu C / C ++ ile yaparken yaşadığım tüm acıyı haklı çıkaracak kadar büyük olup olmadığından emin değilim (ki bu konuda iyi değilim). Basit bir algoritma yazmayı ve onu böyle dönüştürülmüş bir çözüme göre karşılaştırmayı düşündüm. Tek başına bu Python sürümünden önemli ölçüde daha hızlıysa, bunu C / C ++ ile yapmaktan başka seçeneğim kalmayacak.

Evet. Cython'a bakın . Sadece şunu yapar: Python'u hızlandırmalar için C'ye dönüştürür.

C varyantının x saate daha az ihtiyacı varsa, o zaman algoritmaların daha uzun / tekrar çalışmasına izin vermek için bu zamanı yatırırdım.

"yatırım" burada doğru kelime değil.

1. Python'da çalışan bir uygulama oluşturun. Bunu bir C versiyonunu bitirmeden çok önce bitireceksiniz.

2. Python profil oluşturucuyla performansı ölçün. Bulduğunuz sorunları düzeltin. Bunu gerçekten doğru bir şekilde yapmak için veri yapılarını ve algoritmaları gerektiği gibi değiştirin. Bunu C'deki ilk sürümü bitirmeden çok önce bitireceksiniz.

3. Hala çok yavaşsa, iyi tasarlanmış ve dikkatlice inşa edilmiş Python'u manuel olarak C'ye çevirin.

   Geriye dönük görüşün çalışma şekli nedeniyle, mevcut Python'dan ikinci sürümü yapmak (mevcut birim testleri ve mevcut profilleme verileriyle) yine de C kodunu sıfırdan yapmaya çalışmaktan daha hızlı olacaktır.

Bu alıntı önemlidir.

İlk Kez Teleskop Yapımcıları için Thompson Kuralı
Dört inçlik bir ayna ve ardından altı inçlik bir ayna yapmak, altı inçlik bir ayna yapmaktan daha hızlıdır.

Bill McKeenan
Wang Enstitüsü

Shed Skin "(sınırlı) bir Python-C ++ derleyicisidir".

Sadece rastladım buHacker haberlerinde yeni araca yeni .

Sayfalarından - "Nuitka, Python yorumlayıcısı için iyi bir alternatiftir ve CPython 2.6, 2.7, 3.2 ve 3.3'ün sunduğu her yapıyı derler. Python'u, aynı şekilde çalıştırmak için" libpython "kullanan bir C ++ programına çevirir. CPython çok uyumlu bir şekilde bunu yapıyor. "

Başka bir seçenek - yanında C ++ dönüştürmek döken Skin - olduğunu Pythran .

Micha Gorelick ve Ian Ozsvald'ın Yüksek Performanslı Python'dan alıntı yapacak olursak :

Pythran, Python'un kısmi içeren bir alt kümesi için Python-C ++ derleyicisidir. numpy destek . Biraz Numba ve Cython gibi davranır - bir işlevin argümanlarına açıklama eklersiniz ve ardından daha fazla tür ek açıklaması ve kod uzmanlığı ile görevi devralır. Vektörleştirme olanaklarından ve OpenMP tabanlı paralelleştirme olanaklarından yararlanır. Yalnızca Python 2.7 ile çalışır.

Pythran'ın çok ilginç bir özelliği, paralelleştirme fırsatlarını otomatik olarak tespit etmeye (örneğin, a kullanıyorsanız map) ve sizden fazladan çaba gerektirmeden bunu paralel koda dönüştürmeye çalışmasıdır. Paralel bölümler de belirtebilirsiniz.pragma omp > Yönergeleri ; bu açıdan Cython'un OpenMP desteğine çok benziyor.

Pythran perde arkasında hem normal Python hem de numpy kodunu alacak ve bunları agresif bir şekilde çok hızlı C ++ 'ya derlemeye çalışacak - Cython sonuçlarından bile daha hızlı.

Bu projenin genç olduğunu ve hatalarla karşılaşabileceğinizi unutmamalısınız; Ayrıca geliştirme ekibinin çok arkadaş canlısı olduğunu ve hataları birkaç saat içinde düzeltme eğiliminde olduğunu da unutmamalısınız.

Bunun daha eski bir konu olduğunu biliyorum ama yararlı olacağını düşündüğüm bilgileri vermek istedim.

Ben şahsen pip kullanarak kurulumu çok kolay olan PyPy kullanıyorum. Değişmeli olarak Python / PyPy yorumlayıcısını kullanıyorum, kodunuzu değiştirmenize gerek yok ve standart python yorumlayıcısından (Python 2x veya 3x) kabaca 40 kat daha hızlı olduğunu buldum. Kodumu yönetmek için pyCharm Community Edition kullanıyorum ve buna bayılıyorum.

Python'da kod yazmayı seviyorum çünkü göreve dilden daha fazla odaklanmanıza izin veriyor, ki bu benim için büyük bir artı. Ve daha hızlı olmasına ihtiyacınız varsa, her zaman Windows, Linux veya Mac için bir ikili dosyada derleyebilirsiniz (doğrudan değil, ancak diğer araçlarla mümkündür). Deneyimlerime göre, derleme sırasında PyPy'ye göre yaklaşık 3.5 kat hızlanma elde ediyorum, yani python'dan 140 kat daha hızlı. PyPy, Python 3x ve 2x kodu için kullanılabilir ve yine PyCharm gibi bir IDE kullanırsanız, örneğin PyPy, Cython ve Python arasında çok kolay bir şekilde değişim yapabilirsiniz (yine de biraz ilk öğrenme ve kurulum gerektirir).

Bazı insanlar bu konuda benimle tartışabilir, ancak PyPy'yi Cython'dan daha hızlı buluyorum. Ama ikisi de harika seçenekler.

Düzenleme: Derleme hakkında kısa bir not daha vermek istiyorum: derleme yaptığınızda ortaya çıkan ikili dosya, içine tüm bağımlılıkları oluşturduğu için python betiğinizden çok daha büyüktür, vb. Ama sonra birkaç farklı fayda elde edersiniz: hız !, artık uygulama, Python veya kitaplıklar olmadan herhangi bir makinede (tümü olmasa da, hangi işletim sistemi için derlediğinize bağlı olarak) çalışacaktır, ayrıca kodunuzu gizler ve teknik olarak 'üretime' hazır (bir dereceye kadar). Bazı derleyiciler ayrıca C kodu üretirler, bu kodu gerçekten bakmıyorum ya da işe yarayıp yaramadığını ya da anlamsız olduğunu görmedim. İyi şanslar.

Umarım yardımcı olur.

Oldukça yeni bir çözüme dair bir cevabın eksik olduğunun farkındayım. Kodda Numpy kullanılıyorsa, Pythran'ı denemenizi tavsiye ederim:

http://pythran.readthedocs.io/

Pythran, denediğim işlevler için son derece iyi sonuçlar veriyor. Ortaya çıkan işlevler, Fortran kodu kadar hızlı yazılır (veya yalnızca biraz daha yavaştır) ve (oldukça optimize edilmiş) Cython çözümünden biraz daha hızlıdır.

Cython ile karşılaştırıldığında avantaj, Pythran'ı Numpy için optimize edilmiş Python işlevi üzerinde kullanmanız gerektiğidir, yani döngüleri genişletmeniz ve döngüdeki tüm değişkenler için türler eklemeniz gerekmez. Pythran, kodu analiz etmek için zaman ayırır, böylece işlemleri anlar numpy.ndarray.

Aynı zamanda, Numba'ya veya tam zamanında derlemeye dayalı diğer projelere kıyasla (benim bildiğim kadarıyla) döngüleri gerçekten verimli olmak için genişletmeniz gereken büyük bir avantajdır. Ve sonra döngüleri olan kod, yalnızca CPython ve Numpy kullanıldığında çok verimsiz hale gelir ...

Pythran'ın bir dezavantajı: sınıf yok! Ancak yalnızca gerçekten optimize edilmesi gereken işlevlerin derlenmesi gerektiğinden, bu çok sinir bozucu değil.

Başka bir nokta: Pythran, OpenMP paralelliğini iyi (ve çok kolay) destekliyor. Ama mpi4py'nin desteklendiğini sanmıyorum ...

http://code.google.com/p/py2c/ bir olasılık gibi görünüyor - ayrıca sitelerinde Cython, Shedskin ve RPython'dan bahsediyorlar ve Python kodunu C'den çok daha hızlı olan saf C / C ++ 'ya dönüştürdüklerini onaylıyorlar / C ++ Python API çağrılarıyla dolu. Not: Denemedim ama yapacağım ..