近幾年,有一種程式語言無所不在,它的大名無人不曉,網路上甚至鼓吹過學會它就能成為程式設計高手。它就是 Python。學會 Python,如有一寶:易於讀寫、相容性強、豐富的函式庫以及廣泛的用途,它已經在資料和機器學習時代變得非常流行了。但千萬般好,Python 還是有著自己的弊端的,那就是太慢了!程式語言有很多種,如 C++、Fortran 和 Java 是其中比較有名的,Python 寫的程式相對於它們來說就是出了名的慢。馬薩諸塞大學阿默斯特分校(University of Massachusetts Amherst)的電腦科學家團隊在 Emery Berger 的領導下,推出了一款名為 Scalene 的 Python 分析器。相關的研究《Triangulating Python Performance Issues with SCALENE》獲得了 USENIX 作業系統設計和實現會議(OSDI)的最佳論文獎。 Emery Berger 表示, Python 比其他語言慢 100 到 1000 倍,有些任務在 Python 中可能需要 60,000 倍的時間。而 Scalene 可以有效地準確識別 Python 在哪裡滯後,讓程式設計師能夠排除故障並簡化程式碼,以獲得更高的效能。專案也開源了,GitHub 標星近 10 萬。
lene 分析Sca器
Python 以其低效率而聞名。為了解決這個問題,程式設計師可以使用分析器來識別程式中的低效率區域。
Scalene 是一款適用於 Python 的高效能 CPU、GPU 和記憶體分析器。它具有其他 Python 分析器無法完成的功能。 Scalene 的運行速度比其他剖析器快幾個數量級,並且提供更詳細的資訊。它也是第一個使用 AI 優化建議的分析器。
計算機的速度不再提升,未來的速度提升將更依賴高效編程,而不是硬體。
Scalene 速度快、準確。它使用採樣而不是插裝或依賴 Python 的追蹤工具。其開銷通常不超過 10-20%(通常較低)。
Emery Berger 簡介
Emery Berger 是麻薩諸塞大學阿默斯特分校資訊與電腦科學學院的教授。他於 2002 年在德克薩斯大學奧斯汀分校獲得電腦科學博士學位。
Berger 教授曾擔任 Microsoft 研究和加泰隆尼亞理工大學 (UPC)/巴塞隆納超級計算中心 (BSC) 的訪問科學家。他的研究領域包括程式語言、執行時間系統和作業系統,特別專注於提高系統的可靠性、安全性以及效能。
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