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Python 性能——你是否曾经不得不用其他东西重写?

coder 2023-05-21 原文

有没有人用 Python 编写过代码,结果显示速度不够快?

我的意思是,您因此而被迫选择另一种语言

我们正在研究将 Python 用于几个较大的项目,我的感觉是,在大多数情况下,Python 对于大多数场景(与 Java 相比)都足够快,因为它依赖于优化的 C 例程。

我想看看人们是否有从 Python 开始的实例,最终由于性能问题不得不使用其他东西。

谢谢。

最佳答案

是的,我有。我曾经为二进制(长度前缀而不是分隔)bcp 输出文件编写了一个行计数程序,最后不得不在 C 中重做它,因为 python 太慢了。这个程序很小(用 C 重写只花了几天时间),所以我没有费心去尝试构建一个混合应用程序(用 C 编写的带有中央例程的 python 胶水),但这也有是一条可行的路线。

可以使用 C 和更高级别语言的组合来编写具有性能关键位的大型应用程序。您可以使用 C 语言编写性能关键部分,并为系统的其余部分提供 Python 接口(interface)。 SWIG , PyrexBoost.Python (如果你使用 C++)都提供了很好的机制来为你的 Python 接口(interface)做管道。 C API for pythonTcl 更复杂或 Lua ,但手工构建并非不可行。有关手动构建的 Python/C API 的示例,请查看 cx_Oracle .

早在 1970 年代(据我所知),这种方法已被用于许多成功的应用程序。 Mozilla基本上是围绕用 C 编写的核心引擎用 Javascript 编写的。Several CAD packages , Interleaf (一个技术文档发布系统)当然还有 EMACS基本上是用带有中央 C、汇编语言或其他核心的 LISP 编写的。相当多的商业和开源应用程序(例如 ChandlerSungard Front Arena )使用嵌入式 Python 解释器并在 Python 中实现应用程序的大部分。

编辑:在回应 Dutch Masters 的评论时,将具有 C 或 C++ 编程技能的人留在团队中进行 Python 项目可以让您选择编写一些应用程序以提高速度。您可以期望获得显着性能提升的领域是应用程序对大型数据结构或大量数据进行高度迭代的地方。在上面的行计数器的情况下,它必须吸入一系列总计几千兆字节的文件,并经历一个读取可变长度前缀并使用它来确定数据字段长度的过程。大多数字段都很短(只有几个字节长)。这有点麻烦,而且非常低级和迭代,这使它自然适合 C。

许多 python 库,例如 numpy , cElementTreecStringIO使用优化的 C 或 FORTRAN 内核和 python API,便于处理聚合数据。例如,numpy 具有用 C 语言编写的矩阵数据结构和操作,可以完成所有繁重的工作,并具有在聚合级别提供服务的 Python API。

关于Python 性能——你是否曾经不得不用其他东西重写?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/386655/

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