Cython을 사용한 성능 조정 파이썬 응용 프로그램

Cython은 Python 코드를 C 확장 모듈로 컴파일하여 유형 선언을 허용하고 런타임 오버 헤드를 줄일 수 있기 때문에 성능을 향상시킵니다. 1. 구문 스타일을 유지하고 정적 유형 선언을 지원하는 파이썬의 슈퍼 세트입니다. 2. 파이썬과 직접 상호 작용하고 가변 액세스를 최적화 할 수 있습니다. 3. 성능을 향상시키기 위해 기존 코드를 완전히 다시 작성할 필요는 없습니다. Cython을 시작하려면 : 1. Cython을 설치하십시오. 2. .py 파일의 이름을 .pyx로 바꿉니다. 3. setup.py 또는 pyximport를 사용하여 C 모듈로 컴파일하십시오. 진정으로 활용하려면 1. CDEF 선언과 같은 유형 정보 추가; 2. 대신 C 배열 사용과 같은 Python API 호출을 줄입니다. 3. 메모리 뷰를 사용하여 배열 처리 속도를 높이십시오. 적절한 시나리오는 다음과 같습니다. 1. 수치 계산 집약적 작업; 2. 기존 코드의 로컬 최적화; 3. C/C 라이브러리를 통합하고 Python 인터페이스를 유지 관리합니다.

Python은 가독성 및 개발 효율로 알려진 언어이지만 성능은 종종 일부 컴퓨팅 집약적 인 작업에서 병목 현상 역할을합니다. 앱이 더 빠른 실행이 필요하고 다른 언어로 완전히 전환하고 싶지 않은 경우 Cython은 매우 실용적인 옵션입니다.

Cython이란 무엇입니까? 성능을 향상시키는 이유는 무엇입니까?

Cython은 파이썬 코드를 C 확장 모듈로 컴파일 할 수있는 파이썬의 슈퍼 세트입니다. 즉, 문법 스타일의 파이썬 스타일을 유지하면서 C에 가까운 실행 효율을 달성 할 수 있습니다. 특히 많은 루프, 수치 계산 또는 빈번한 통화와 관련된 기능이 런타임을 크게 줄일 수 있습니다.

장점은 다음과 같습니다.

• 파이썬과 직접 상호 작용할 수 있습니다
• 가변 액세스를 최적화하기 위해 유형 선언을 지원합니다
• 기존 Python 코드를 완전히 다시 작성할 필요가 없습니다

성능을 향상시키기 위해 Cython을 시작하는 방법은 무엇입니까?

Cython으로 응용 프로그램을 최적화하려면 다음을 수행하십시오.

• Cython 설치 : pip install cython
• .pyx 파일로 최적화하려는 Python 파일 ( .py )의 이름 바꾸기
• setup.py 또는 pyximport 사용하여 C 확장 모듈로 컴파일하십시오

예를 들어, Fibonacci 시퀀스를 계산하는 함수가있는 경우 다음과 같습니다.

 def fib (n) :
    A, B = 0, 1
    결과 = []
    a <n :
        결과 (a)
        A, B = B, AB
    반환 결과

fib.pyx 로 복사 한 다음 빌드 프로세스를 통해 .so 파일 .pyd 생성하여 일반 모듈처럼 가져오고 사용할 수 있습니다.

Cython의 성능 장점을 어떻게 진정으로 활용할 수 있습니까?

.py .pyx 로 전환하면 성능이 크게 향상되지 않습니다. 실제 키는 유형 정보를 추가 하고 파이썬 객체 작업을 줄이는 것 입니다.

정적 유형 선언을 추가하십시오

예를 들어, 위의 예에서는 다음으로 변경할 수 있습니다.

 def fib (int n) :
    cdef int a = 0, b = 1
    결과 = []
    a <n :
        결과 (a)
        A, B = B, AB
    반환 결과

여기서 cdef 사용하여 C 형의 변수를 선언하여 Cython이 이러한 변수를보다 효율적으로 처리 할 수 있습니다.

Python API 통화 오버 헤드를 줄입니다

예를 들어, 목록의 빈번한 추가 ( append() )은 실제로 내부 파이썬 메커니즘을 기반으로합니다. 더 속도를 높이려면 대신 C 배열 또는 cython.array 와 같은 구조를 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.

메모리보기를 사용하여 배열 처리를 가속화합니다

Numpy Array 또는 기타 대형 데이터 구조의 경우 memoryview 사용하여 데이터 복사를 피하고 액세스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

 def process_array (double [:] arr) :
    cdef int i
    IN 범위 (arr.shape [0]) :
        arr [i] *= 2

Cython에 적합한 시나리오는 무엇입니까?

Cython은 다음과 같은 상황에 가장 적합합니다.

• 이미지 처리, 물리적 시뮬레이션 등과 같은 수치 계산 집약적 작업
• Python 코드의 로컬 최적화가 있으며 모두 다시 작성할 필요가 없습니다.
• C/C 라이브러리와 통합이 필요한 프로젝트
• 파이썬 인터페이스를 유지하지만 내부 논리 속도를 향상시키기를 바랍니다.

I/O 집약적 인 작업 (예 : 네트워크 요청, 디스크 읽기 및 쓰기)의 경우 Cython의 도움이 비교적 제한적이며 건축 수준에서 동시 최적화에 더 적합합니다.

기본적으로 그게 다야. Cython은 복잡하지는 않지만 실제 사용에서 유형 선언 및 인터페이스 디자인의 세부 사항을 쉽게 무시할 수 있습니다. 유형 프롬프트를 임계 경로에 추가하고 C 데이터 구조를 합리적으로 사용하는 한 성능 향상이 분명합니다.

위 내용은 Cython을 사용한 성능 조정 파이썬 응용 프로그램의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!