Источник изображения: pixabay.com

Как сделать Python быстрым как Psyco

Привет, ребята, добро пожаловать в мой следующий блог Python. Но сегодня я не буду говорить просто о Python. Поэтому, прежде чем продолжить, я бы предположил, что вы уже знаете биты и * байты о Python. Если вы новичок, тогда вы можете искать другие мои блоги, узнавать о python, а затем возвращаться к нам. сейчас мы обсуждаем тему Python fast как Psyco.

Если вы опытный программист в другой области, и вы думаете, что знаете основы, и теперь вы можете прочитать этот блог, то просто задайте себе один вопрос, знаете ли вы, что такое Psyco? Если в этот момент вы думаете, что это «псих» означает сумасшедший, то опять же, этот материал не для вас.

Вы все еще избегаете многих базовых вещей или просто шутите, говоря, что вы опытный программист. Поверьте мне, я постараюсь сделать этот блог как можно проще и постараюсь никого не обидеть. Но если вы не правильно поняли основы, вам будет сложнее понять это.

Оставив сложную часть в стороне, вы даже начинаете думать, что быстрый Python материал гораздо сложнее, чем любое другое программирование, что абсолютно неправильно. Итак, теперь мы знаем, что к чему, давайте перейдем к этому, не так ли?

Что такое Псико?

Итак, что такое Psyco? Psyco делает Python быстрым. Смущенный? Да, я тоже был смущен, когда впервые услышал это. Python уже быстр, зачем использовать psyco? Вот почему я сказал. Этот блог не для новичков и новичков. Если вы долгое время программировали в Python, создавая большое количество кодов и всего остального, то вы будете знать, что для быстрого Python требуется компактное и строгое кодирование. При правильном типе кодирования вы можете сделать его быстрым и компактным.

Но для этого нужно время и прочее. Вы не можете создавать компактные и без ошибок коды на ровном месте. И вот тут появляется Psyco. Psyco - это просто модуль быстрого расширения Python, который ускоряет выполнение кода запуска Python. Итак, вы можете быть смущены прямо сейчас, модуль заставляет код Python работать быстрее? Да, именно это и есть. Давайте перейдем к более широкой картине.

Питон и его истинная природа

Если вы уже программировали на Java или C, вы можете подумать, что Python работает очень быстро, чем другие. Но вот где ты не прав. С точки зрения производительности, Python определенно медленнее, чем C, Java или C #. Но Python не известен тем, что имеет скорость в сырой производительности.

Только начинающие или новички делают сырое кодирование. Профессиональные люди делают правильное кодирование вместе с правильными отступами *. Когда вы сравниваете правильно скомпилированный код и измеряете общее использование памяти, начальное время запуска, время загрузки, а затем в этот момент Python запускается очень быстро.

Кроме того, если вы пытаетесь писать коды для создания сервера или чего-либо еще, Java работает очень быстро, даже быстрее, чем C. Это возможно, поскольку виртуальная машина Java может компилировать горячий байт-код в машинный код. Делая это, он может в полной мере использовать все возможности процессора.

Обычно это не так с C, по крайней мере до тех пор, пока вы не покинете свою лабораторную среду. Теперь предположим, что раздача дюжины оптимизированных сборок вашим клиентам - это просто не сработает.

Итак, теперь давайте вернемся к нашему основному вопросу, если время запуска является проблемой (которая не является проблемой, например, для серверного приложения). Java может быть не лучшей альтернативой. Это может также зависеть от того, где находятся ваши области горячего кода, например: если они находятся в собственных библиотеках с небольшим быстрым кодом Python, чтобы просто склеить их, вы также сможете быстро получить производительность, подобную C, с Python. Но все же, языки сценариев, как правило, будут работать медленнее - по крайней мере, большую часть времени.

Рекомендуемые курсы

  • VB.NET Онлайн курс
  • Сертификационный онлайн-тренинг по науке о данных
  • Профессиональный курс ISTQB
  • Программа Kali Linux

Psyco - именно так и звучит

Да, вы правильно прочитали. Теперь вернемся к нашей основной теме. Теперь, вот что определяют разработчики психологии на своей веб-странице:

«Думайте о Psyco как о некоем своевременном (JIT) компиляторе, немного похожем на то, что существует для других языков, который генерирует машинный код на лету вместо того, чтобы интерпретировать вашу программу Python шаг за шагом. Отличие от традиционного подхода к JIT-компиляторам состоит в том, что Psyco записывает несколько версий одних и тех же блоков (блок - это функция), которые оптимизируются за счет специализации на некоторых типах переменных («вид» может означать тип, но это более общее). В результате ваши немодифицированные программы на Python работают быстрее.

Ускорение в 2–100 раз, обычно в 4 раза, с неизмененным интерпретатором Python и неизмененным исходным кодом, просто с динамически загружаемым модулем расширения C ».

Короче говоря, если перефразировать это в простом утверждении, Psyco даст вам больше Java-производительности. Вы получите меньшее время запуска и более высокое использование памяти в обмен на более быстрые алгоритмы.

Сказав это, есть некоторые вещи, которые следует помнить при тестировании языков, таких как Java и Python. Код на этих языках часто может быть значительно ускорен за счет использования конструкций, более подходящих для языка (например, быстрое использование списков в Python или использование char () и String Builder для определенных операций String в Java).

Более того, для Python fast использование Psyco может значительно повысить скорость работы программы. Кроме того, возникает проблема использования соответствующих структур данных и отслеживания сложности кода во время выполнения.

Чтобы понять Python Psyco, нужно хорошо понимать функцию Python eval_frame (). Python psyco делает преобразование функции eval_frame в python в составную единицу оценки, и psyco использует много памяти при этом. Использовать психо гораздо проще, чем объяснить это.

Чтобы просто использовать psyco, загрузите модуль psyco с sourceforge.net, а затем сохраните этот код в начале самого первого кода:

import psyco ; psyco.jit()

from psyco.classes import *

И затем, вы можете использовать следующую команду, чтобы более точно настроить поведение psyco:

psyco.bind(somefunc) # or method, class

newname = psyco.proxy(func)

Если эти вещи сначала не работают с вами, тогда вам нужно набраться терпения. Это требует проб и ошибок. Вы не можете ожидать, что ваша программа будет работать как Усэйн Болт. Избавь меня от саркастического грубого поведения, но так оно и работает.

На самом деле Python Psyco не меняет и не модифицирует ваш код, чтобы сделать его умнее. Он вряд ли профилирует ваш код, чтобы быть более конкретным. Он выполняет минимальную оптимизацию, чтобы сделать его максимально приближенным к машинному коду.

Хотя python psyco делает ваши программы такими же быстрыми, как C, у них есть некоторые ограничения и недостатки. Ниже приведены некоторые из них, которые я перечислил ниже:

  1. Психо сейчас устарела, не поддерживается и мертва. Замена - это PyPy
  2. У Psyco много проблем даже с python 2.7. Но это работает намного лучше и быстрее в v2.5
  3. Psyco не работает на 64-битных машинах. Но можно установить виртуальную машину с архитектурой i386 и заставить ее работать.
  4. Mac OSX по умолчанию поставляется с Python 64-bit. Для работы Psyco потребуется перекомпилировать python x86 из исходного кода.

Несмотря на то, что у них так много проблем, люди по-прежнему используют Psyco вместо PyPy. Но опять же, если вы спросите меня, PyPy является отличной альтернативой Psyco. Psyco работает как компилятор Just In Time, но PyPy имеет собственный компилятор Just in time. Если Psyco использует много памяти, PyPy использует гораздо меньше памяти, чем Psyco. PyPy еще более совместим с фреймворками, такими как Django и Twisted.

Так что после всего этого, что бы я ни говорил, это для нашего собственного использования. Люди с опытом работы в Psyco всегда будут предлагать вам использовать Psyco, в то время как людям, которым нужна скорость, понадобится PyPy. Но позвольте мне процитировать кое-что.

«Даже если вы чувствуете себя достаточно хорошо с мотоциклами, такими как R1 или Hayabusa, иногда ездить на Harley Davidson имеет свое удовольствие»

Точно так же работает с Psyco и PyPy. Итак, в конце, без лишних слов, я бы предложил использовать оба варианта в начале, а затем продолжить с того, что вам удобно.

Рекомендуемые статьи:

Вот несколько статей, которые помогут вам получить более подробную информацию о Python Fast And python psyco, поэтому просто пройдите по ссылке.

  1. Linux против Ubuntu-различия
  2. 25 самых удивительных вопросов и ответов на Python.
  3. Карьера в Python
  4. Python против Node.js
  5. Полезное руководство по Kali Linux vs Ubuntu
  6. Список компиляторов Python