【基礎篇】Python+Go－帶大家一起另尋途徑提升運算效能

    Hello各位小夥伴你們好，我們都知道Python是一個生產力很高的語言，小編本人也非常喜歡Python，經常使用Python幫助小編以最高的效率完成最多的事，但是Python的性能，是我們一直詬病的一個問題，尤其是一個大鎖GIL，有時候想想簡直像吃了蒼蠅一樣有點難受。

    當然了，現在我們大部分程式都是（IO）網路密集型程序，Python足以勝任，但是如果說我們已經存在的專案或想要開發的專案中，存在著有運算密集的程式場景，我們該怎麼辦呢？

    可能有的夥伴聽過Python C\C ，用C\C 重寫Python計算密集的地方，來提升效能。

    當然， 這是一個很好的解決方法，但我們知道C\C 是有一些學習成本，有沒有再更好的解決方案呢？

#/2 嘗試在Python中呼叫Golang程式碼/

    後來有幸接觸到了Golang，使用了一端時間小編就在想，Python要是能調用Go代碼就好了，實在是不想學習C\C ，畢竟C\C的指針和自己釋放內存還是比較有門檻的，Go就很方便了，垃圾自動回收，省的內存洩漏還有天生高並發等優勢。

    經過不斷的查閱了一些資料，踩了一些坑，功夫不負有心人，終於找到了合適的辦法，在此分享給大家。

    目前最廣泛的Python解釋器是CPython，Python正好留出來有可以呼叫C\C 程式碼的模組，Go經過一些方法，也是可以編譯成類似Python可呼叫的C\C 的文件。

#/3 測試環境/

系統：windows

Python解釋器：Python 3.7.6(64位元)

Go編譯器：#Go 1.14(64位元)

#

/4 效能比較/

    為了更好的體現出來優化之後的效果，我們大概會比較一下兩個語言在計算密集情況下的差距。

    檢定：分別計算一個億（100000000）的累積模擬大量計算。

1）Python程式碼

#

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)

可以看到耗時：10s左右，如下圖所示。

2）Go程式碼

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))
}

可以看到耗時：200ms左右，如下圖所示。

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。

    

    這次可以看到，結果是對的。但是100w 結果為什麼會是錯的呢？ ？ ？

    我們上述可以知道，.so文件計算的結果卻是正確的，可能是在python接收的時候轉換的時候錯了，不過別捉急，本章已經有點長了，在下章一定會把這個坑解決的，敬請期待~

#/6 小結/

##    也許Python Go提高關鍵地方性能和Python C\C 相比不是最好的，但是小編認為該方法卻是最省心的，畢竟C\C 的門檻是比較高的。

    不過話說回來，目前這個表現確實可能也夠用了，畢竟Python Go比Pthon C\C 的效率可能要高上幾倍不止。

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