[기초] Python+Go - 컴퓨팅 성능을 향상시키는 또 다른 방법을 찾아보자

안녕 친구들, 우리 모두는 Python이 매우 생산적인 언어라는 것을 알고 있습니다. 편집자 본인도 Python을 매우 좋아하여 대부분의 작업을 가장 효율적으로 완료하는 데 도움을 주지만 Python의 성능은 입니다. 우리가 항상 비판해 왔던 문제, 특히 큰 자물쇠 GIL. 때로는 그것에 대해 생각하는 것이 파리를 먹는 것만큼 불편합니다.

물론 현재 대부분의 프로그램은 (IO) 네트워크 집약적인 프로그램이므로 Python이면 충분합니다. 하지만 기존 프로젝트가 있거나 프로젝트를 개발하려는 경우 컴퓨팅 집약적인 프로그램도 있습니다. . 프로그램 시나리오, 어떻게 해야 할까요?

일부 친구들은 성능 향상을 위해 Python의 계산 집약적인 부분을 다시 작성하기 위해 CC++를 사용하는 Python + CC++에 대해 들어본 적이 있을 것입니다.

물론 이것은 좋은 솔루션이지만 CC++에는 약간의 학습 비용이 든다는 것을 알고 있습니다. 더 나은 솔루션이 있습니까?

/2 Python/

에서 Golang 코드를 호출해 보세요.

나중에 운이 좋게도 Golang을 접하게 되었어요. 한동안 사용해 본 후 편집자는 Python에서 Go 코드를 호출할 수 있으면 좋겠다고 생각했습니다. 그 이후에는 정말 CC++를 배우고 싶지 않습니다. CC++ 포인터에는 여전히 몇 가지 임계값이 있으며 스스로 메모리를 해제하는 것은 매우 편리합니다. Go는 자동 가비지 수집 기능이 있고 메모리 누수를 줄여주며 본질적으로 높은 동시성이라는 장점이 있습니다.

지속적으로 정보를 확인하고 몇 가지 함정을 밟은 끝에 노력이 성과를 거두었고 마침내 적합한 방법을 찾았으며 이를 여러분과 공유하고 싶습니다.

현재 가장 널리 사용되는 Python 인터프리터는 CPython입니다. Python은 일부 방법을 통해 Python에서 호출할 수 있는 CC++와 유사한 파일로 컴파일할 수도 있습니다.

/3 테스트 환경/

System: windows

Python 인터프리터: Python 3.7.6(64비트) )

Go 컴파일러: Go 1.14(64비트)

/4 성능 비교/

최적화 효과를 더 잘 반영하기 위해 계산 집약적인 상황에서 두 언어의 차이점을 대략적으로 비교해 보겠습니다.

테스트: 수많은 계산을 시뮬레이션하기 위해 1억(100000000)의 누적을 계산합니다.

1) Python 코드

import time

def run(n):
    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += i
    print(sum)


if __name__ == '__main__':
    startTime = time.time()
    run(100000000)
    endTime = time.time()
    print("耗时:", endTime - startTime)

아래 그림과 같이 약 10초 정도 소요되는 시간을 확인할 수 있습니다.

2) 코드 이동

package main

import (
  "fmt"
  "time"
)

func run(n int) {
  sum := 0
  for i := 0; i < n; i++ {
    sum += i
  }
  fmt.Println(sum)
}
func main() {
  var startTime = time.Now()
  run(100000000)
  fmt.Println("耗时:", time.Since(startTime))
}

아래 그림과 같이 약 200ms 정도 소요되는 시간을 확인하실 수 있습니다.

3）测试结论

    我们可以看到，在计算方面，Python和Go是有很大的差距的，如果计算这一块能放在Go上就好了。

    别着急，马上开始。

/5 Go代码编译为Python可调用的.so文件/

1）Go代码

功能：接收传入的值进行累加，并且返回最终的累加值。

package main

import (
  "C" //C必须导入
)

//export run
func run(n int) int{
  /*
    必须要export 函数名
    //是注释的意思，相当于Python中的 #
    我也是第一次见注释还有作用，黑人三问好？？？
    固定写法
  */
  sum := 0
  for i := 0; i < n; i++ {
    sum += i
  }
    fmt.Println("我是Go代码,我跑完了,我的结果是:",sum)
  return sum
}

func main() {
  //main函数中什么都不要写，和包名main要对应
}

2）编译为.so文件供Python调用。

命令如下：

go build -buildmode=c-shared -o 输出的.so文件 go源文件

例如：

go build -buildmode=c-shared -o s1.so s1.go

会生成.h文件和.so文件，.so文件供Python调用，如下图所示：

3）Ptyhon调用so文件

将上述生成的.so文件复制到Python项目的同一级目录。

4）Python代码

依然是计算一个亿，关键部分由Go生成的.so执行。

from ctypes import *
import time


if __name__ == '__main__':
    startTime = time.time()

    s = CDLL("s1.so")  # 加载s1.so文件
    result = s.run(100000000)  # 调用Go生成的.so文件里面的run函数
    print("result:", result)

    endTime = time.time()
    print("耗时:", endTime - startTime)

可以看到耗时：0.11s左右，如下图所示。

5）为什么计算的耗时时间不一致，难道是计算错了？？？

    我们可以看到，虽然速度很快，但是Python在调用Go生成的.so文件之后，拿到的返回值竟然是错的，但是在Go中打印的确实对的，这是为什么呢？？？

    不要慌，问题不大！我们来计算一次稍微小一点的，上个100w的。

额，怎么还是错误。

6）我们再来计算更小一些的数，以10023为例，一个不零不整的数值。

이번에는 결과가 올바른 것을 확인할 수 있습니다. 그런데 왜 100만 개 이상의 결과가 잘못된 걸까요? ? ?

위에서 .so 파일의 계산 결과가 정확하다는 것을 알 수 있습니다. Python이 이를 수신했을 때 변환이 잘못되었을 수도 있습니다. 하지만 걱정하지 마세요. 이 장은 이미 조금 길었습니다. 이 함정은 다음 장에서 확실히 설명할 테니 계속 지켜봐 주세요~

/6 Summary/

Python+Go가 키 성능을 향상시키는 데 최고는 아닐 수도 있습니다. 영역은 Python + CC++와 비교되지만 편집자는 이 방법이 가장 걱정이 없다고 생각합니다. 결국 CC++의 임계값은 상대적으로 높습니다.

하지만 지금은 이 성능만으로도 충분할 수 있습니다. 결국 Python+Go는 Pthon+CC++보다 몇 배 더 효율적일 수 있습니다.

위 내용은 [기초] Python+Go - 컴퓨팅 성능을 향상시키는 또 다른 방법을 찾아보자의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!