Джерело зображення: pixabay.com
Як зробити Python швидким як Psyco
Привіт, хлопці, ласкаво просимо до мого наступного блогу Python. Але сьогодні я не буду говорити тільки про Python швидко. Отже, перш ніж продовжувати, я б припустив, що ви вже знаєте біти і * байти про python. Якщо ви новачок, то можете шукати інші мої блоги, дізнаватися про python, а потім повернутися до нас. зараз ми обговорюємо тему Python швидко, як Psyco.
Якщо ви досвідчений програміст в іншій галузі, і думаєте, що знаєте основи, і тепер ви можете прочитати цей блог, то просто задайте собі одне запитання, чи знаєте ви, що таке Psyco? Якщо в цей момент ви думаєте, що ця "Психо" означає божевільну, то знову ж таки, цей матеріал не для вас.
Ви все ще уникаєте багатьох основних речей або просто жартуєте, кажучи, що ви досвідчений програміст. Повірте, я постараюся зробити цей блог якомога простішим і намагатимусь нікого не ображати. Але якщо ви не маєте правильних основ, вам це буде важче зрозуміти.
Залишаючи важку частину осторонь, ви навіть починаєте думати, що швидкий матеріал python набагато складніше, ніж будь-яке інше програмування, що абсолютно неправильно. Отже, тепер ми знаємо, що до чого, давайте перейдемо до цього, чи не так?
Що таке Psyco?
Отже, що таке Psyco? Psyco робить пітон швидким. Плутати? Так, я теж розгубився, коли почув це вперше. Python вже швидкий, тоді навіщо використовувати psyco? Ось чому я сказав. Цей блог не для новачків і для новачків. Якщо ви кодували python run протягом досить тривалого часу, створюючи велику кількість кодів і все, то ви будете знати, що python fast потребує компактного і суворого кодування. Завдяки правильному типу кодування, ви можете зробити його швидким, а також компактним.
Але для цього потрібен час і речі. Ви не можете створити компактні та безвідмовні коди із синього кольору. І ось тут виникає Psyco. Psyco - це просто модуль швидкого розширення python, який прискорює виконання коду запуску python. Отже, ви можете зараз заплутатися, модуль, що робить код Python, працює швидше? Так, саме так і є. Давайте перейдемо до більшої картини.
Пітон та його справжня природа
Якщо ви раніше кодували Java або C, ви можете подумати, що пітон працює дуже швидко, ніж інші. Але саме тут ви помиляєтесь. З точки зору необробленої продуктивності, python, безумовно, повільніше, ніж C, Java або C #. Але пітон не відомий тим, що він має швидкість в сировині.
Лише початківці або ноубс роблять необроблене кодування. Професійні люди роблять правильне кодування разом із належними відступами *. Коли ви порівнюєте правильно складений код і вимірюєте загальне використання пам’яті, початковий час запуску, час завантаження, то в цей момент часу пітон працює дуже швидко.
Крім того, якщо ви намагаєтеся писати коди для створення сервера або інших матеріалів, Java надзвичайно швидка, навіть швидша за C. Це можливо, оскільки віртуальна машина Java може компілювати гарячий байт-код до машинного коду. Роблячи це, можливо, буде повністю використана кожна функція процесора.
Зазвичай це не стосується C, принаймні, поки ви не покинете лабораторне середовище. Тепер просто припустимо, що розповсюдження десятків оптимізованих будівель вашим клієнтам - це просто не вийде.
Отже, тепер повернемося до нашої основної точки, якщо час запуску - це проблема (що, наприклад, не є проблемою для серверного додатка), Java може бути не найкращою альтернативою. Це також може залежати від місця вашого гарячого коду, наприклад: Якщо вони знаходяться в нативних бібліотеках з деяким швидким кодом Python, щоб просто склеїти їх разом, ви зможете отримати C, як продуктивність і з Python швидко. Але все-таки мови написання, як правило, будуть повільнішими - принаймні більшу частину часу.
Рекомендовані курси
- Інтернет-курс VB.NET
- Навчання онлайн-сертифікації з наукових даних
- Професійний курс ISTQB
- Програма Kali Linux
Psyco - як саме це звучить
Так, ви правильно прочитали. Тепер повернемося до нашої основної теми. Тепер це визначають розробники психіки на своїй веб-сторінці: -
«Подумайте про Psyco як про якийсь щоденний (JIT) компілятор, трохи схожий на те, що існує для інших мов, які випромінюють машинний код на льоту, замість того, щоб поетапно інтерпретувати вашу програму Python. Відмінність від традиційного підходу до компіляторів JIT полягає в тому, що Psyco пише кілька версій одних і тих же блоків (блок - це трохи функція), які оптимізуються, спеціалізуючись на деяких видах змінних ("вид" може означати тип, але це загальніше). Результат полягає в тому, що ваші немодифіковані програми Python працюють швидше.
Прискорення від 2 до 100 разів, зазвичай 4 рази, з немодифікованим інтерпретатором Python та немодифікованим вихідним кодом, просто модуль розширення з динамічним завантаженням ».
Коротше кажучи, перефразовуючи це у простому твердженні, Psyco надасть вам більше схожості на Java. Ви отримаєте повільніші стартові часи та більше використання пам'яті в обмін на більш швидкі алгоритми.
Сказавши це, є певні речі, які слід пам’ятати при тестуванні таких мов, як Java та Python. Код на цих мовах часто може бути значно прискорений, використовуючи конструкції, більш підходящі мові (наприклад, розуміння списків у Python fast або використання char () та String Builder для певних String-операцій на Java).
Крім того, для Python швидко, використання Psyco може значно підвищити швидкість програми. І тоді виникає вся проблема використання відповідних структур даних та стеження за складністю виконання вашого коду.
Щоб зрозуміти python psyco, потрібно добре розуміти функцію eval_frame () python. Що робить python psyco - це перетворює функцію eval_frame python в єдину оціночну одиницю, і psyco використовує багато пам'яті при цьому. Використовувати психіку набагато простіше, ніж пояснити це.
Щоб просто використовувати psyco, завантажте модуль psyco з sourceforge.net, а потім збережіть цей код на початку свого першого коду:
import psyco ; psyco.jit()
from psyco.classes import *
А потім ви можете використовувати таку команду, щоб більш точно орієнтуватись на поведінку психіки:
psyco.bind(somefunc) # or method, class
newname = psyco.proxy(func)
Якщо цей матеріал спочатку не працює з вами, то вам потрібно набратися терпіння. Це вимагає проб і помилок. Ви не можете безпосередньо очікувати, що ваша програма буде працювати як Usain Bolt. Пошкодуйте мене саркастично грубо з поведінкою, але це так працює.
Насправді, python psyco не змінює і не змінює ваш код, щоб зробити його розумнішим. Навряд чи він пропонує ваш код бути більш конкретним. Це робить мінімальну оптимізацію, щоб зробити його максимально наближеним до машинного коду.
Хоча python psyco робить ваші програми настільки ж швидкими, як C, у них є деякі обмеження та мінуси. Нижче наведено декілька, які я перерахував нижче:
- Психо зараз застарілий, бездоганний і мертвий. Заміна - PyPy
- У Psyco багато проблем з навіть python 2.7. Але він працює набагато краще і швидше в v2.5
- Psyco не працює на 64-бітних машинах. Але можна встановити віртуальну машину з архітектурою i386 і все-таки змусити її працювати.
- Mac OSX за замовчуванням постачається з 64-розрядною python. Потрібно перекомпілювати python x86 з джерела, щоб Psyco працював.
Незважаючи на те, що має стільки проблем, люди все ще використовують Psyco замість PyPy. Але знову ж таки, якщо ви запитаєте мене, PyPy - це дивовижна альтернатива Psyco. Psyco працює як компілятор Just In Time, але PyPy має свій власний компілятор. Там, де Psyco використовує багато пам'яті, PyPy використовує набагато менше пам'яті, ніж Psyco. PyPy ще більше сумісний із рамками, як Django та Twisted.
Тож зрештою, що б я не казав, це нам на користь. Люди з фоном Psyco завжди пропонують вам використовувати Psyco, тоді як людям, які бажають швидкості, потрібен PyPy. Але дозвольте мені щось процитувати.
"Навіть незважаючи на те, що ви відчуваєте себе досить добре з мотоциклами, як R1 або Hayabusa, іноді їздити на Харлі Девідсоні є своє задоволення"
Це працює аналогічно Psyco та PyPy. Отже, врешті-решт, без особливих прихильників, я б запропонував використовувати це на початку, а потім продовжувати те, що відчуваєш себе набагато комфортніше.
Рекомендовані статті:
Ось кілька статей, які допоможуть вам отримати більш детальну інформацію про Python Fast And python psyco, тому просто перейдіть за посиланням.
- Linux проти Ubuntu-відмінності
- 25 найдивовижніших запитань та відповідей на інтерв'ю Python
- Кар'єра в Python
- Python vs Node.js
- Корисний посібник з Kali Linux проти Ubuntu
- Список компіляторів Python