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4 个快速的 Python 编译器 for 2018

4 个快速的 Python 编译器 for 2018

简评:Python 和其他的解释型语言一样经常被吐槽性能不行,所以开发人员为了提升性能创建了不少编译器,本文则选取其中的四个做了基准测试。

Python 其实是一种相当快的语言,但它并不像编译型语言那么快。 这是因为官方实现的 CPython 解释执行的,更准确地说,是 Python 代码被编译为字节码,然后进行解释。这对学习是很有好处的,因为可以在 Python REPL 中运行代码并立即查看结果,而不必编译和执行。 但是由于 Python 程序并没有那么快,开发人员多年来创建了几个 Python 的编译器,包括 IronPython 和 Jython。

快速的性能并不是编译的唯一原因,可能诸如 Python 之类的脚本语言最大的缺点是你需要隐式地向客户提供源代码。

我想比较同一平台上的一些 Python 编译器,特别是那些支持 Python 3.x 的编译器。最后,我选择了四个,都在 Ubuntu Linux上运行,他们是 Nuitka,PyPy,Cython 和 cx_Freeze。

比较 Python 编译器

有人已经完成了创建 Python 基准测试的工作。我选择了 PyStone,这是 Python 的创建者Guido van Rossum 对 C 程序的翻译(而 C 程序本身是 Ada 程序的翻译)。 我在 GitHub 上找到了开发人员 Christopher Arndt 的转换版本,它能够兼容 Python 3。 下面是 Pystone 的CPython(即标准 Python)性能:

Python 2.7.15Rc1 2 : 272,647 pystones/second.
Python 3.6.5       : 175,817

正如你所看到的,Python 2 和 Python 3 之间有很大的区别(每秒 Pystones 越多越好)。在下面的细分中,所有的 Python 编译器都针对 Python 3 进行基准测试。

Nuitka

尽管可以按照下载页面上的说明操作,但 Ubuntu 上的只需:

$ sudo apt install Nuitka

Nuitka 还需要一个 C 编译器,所以我下载了 clang。可以使用以下方法安装它:

$ sudo apt install clang

Nuitka 默认使用 gcc,但是一个参数允许你使用 clang,所以我用两者测试了它。 clang 编译器是 llvm 系列的一部分,旨在作为 gcc 的现代替代品。使用 gcc 编译 pystone.py 就像这个(第一行)一样简单,或者使用 clang(第二行),并使用链接时间优化 gcc(第三行):

$ nuitka pystone.py
$ nuitka pystone.py --clang
$ nuitka pystone.py --lto

编译(大约 10 秒钟)完成后,我从终端运行了 pystone:

$ ./pystone.exe 500000 

结果是

Size  Execution pystones/sec
1. 223.176 Kb  597,000
2. 195,424 Kb  610,000
3. 194.2   kb  600,000

这些是 5 次运行的平均值,我尽可能多地关闭了进程。

PyPy

Guido van Rossum 曾经说过:「如果你希望你的代码运行得更快,你应该只使用PyPy。」我将编译好的二进制文件下载到一个文件夹中,并将 pystone.py 复制到其下的 bin 文件夹中。然后我像这样运行:

$ ./pypy3.5 pystone.py

结果是惊人的 1,776,001 pystones/sec,几乎是 Nuitka 的三倍。

PyPy 使用即时编译器并做了一些非常巧妙的东西来实现它的速度。根据基准测试的报告,它平均比 CPython 快 7.6 倍。 我很容易相信。 唯一(轻微)的缺点是它总是落后于 Python 版本。

生成一个 EXE 需要一些工作,你必须将你的 Python 编写成一个名为 RPython 的子集。

Cython

Cython 不仅仅是 Python 的编译器,它是 Python 的超集,支持与 C / C++ 的互操作性。 CPython是用 C 编写的,所以它是一种通常可以很好地与 Python 混编的语言。

使用 Cython 进行设置有点繁琐,它不像 Nuitka 那样开箱即用。首先,必须从扩展名为 .pyx的 Python 文件开始,你运行 Cython 来创建一个 pystone.c 文件:

$ cython pystone.pyx --embed

不要忽略 --embed 参数,接下来,你用这条命令编译 pystone.c:

$ gcc $(python3-config --includes) pystone.c -lpython3.6m -o pystone.exe

如果遇到任何错误,例如「找不到 -lpython 版本」,则可能是因为你的 Python 版本。要查看安装的版本,请运行以下命令:

$ pkg-config --cflags python3

毕竟,Cython 只给出 228,527 pystones/sec,但是,Cython 需要你做一些指定变量类型的工作。Python 是一种动态语言,因此没有指定类型, Cython 使用静态编译,使用 C 类型变量可以产生更好的优化代码。 (文档相当广泛,需要阅读。)

Size  Execution pystones/sec
1. 219,552 Kb  228,527

cx_freeze

这是一套用于将 Python 脚本「冻结」为可执行文件的脚本和模块,可以在GitHub上找到。我安装了它并创建了一个冻结文件夹来管理内容:

$ sudo pip3 install cx_Freeze --upgrade

我在安装脚本中发现的一个问题是缺少“lz”的错误。你需要安装 zlib 运行它来安装它:

$ sudo apt install zlib1g-dev

之后,cx_Freeze 命令使用 pystone.py 脚本创建了一个 dist 文件夹,其中包含一个 lib 文件夹,一个 5MB 的 lib 文件和 pystone 应用程序文件:

$ cxfreeze pystone.py --target-dir dist
Size  Execution pystones/sec
1. 10,216   174,822

不是最快的性能,因为它与 CPython 的速度相同。 (Python 冻结包括将应用程序与所需的Python 元素一起放在单个文件(或文件夹)中,而不是编译,这意味着目标不需要Python。)

结论

我对 PyPy 的表现感到敬畏,编译非常快,在按下回车键后不到一秒就产生了结果。 如果你想要一个 exe,我推荐 Nuitka,这是一个不费吹灰之力的编译,运行速度比 CPython 快。你也可以自己试用这些 Python 编译器,看看哪种方法最适合特定需求。


原文:4 Fast Python Compilers for 2018

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