C を使用した Python コードの高速化 (追加のライブラリなし)-Python チュートリアル-php.cn

C を使用した Python コードの高速化 (追加のライブラリなし)

WBOY

リリース： 2024-08-21 15:47:02

オリジナル

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注: もともと私のサブスタックに投稿されました: https://open.substack.com/pub/andresalvareziglesias/p/speeding-up-python-code-with-c-and

Python は速度のパラダイムではありません。これは誰もが知っています。しかし、古き良き友人 C の助けを借りて、アプリの重要な部分のいくつかを高速化することができます。

Speeding up Python code with C (and no extra libraries)

プレーン Python のフィボナッチ数列

フィボナッチ数列は、ソフトウェア開発を教えるために使用される古典的な例です。 0 と 1 で始まる一連の数値です。後続の各数値は、前の 2 つの数値の合計です。したがって、シーケンスは次のようになります: 0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、...

次の方法で Python でフィボナッチを開発できます:

import time

# Configure iterations
iterations = 30

# Define fibonacci in native python
def fibonacci(n):
  if n <= 1:
    return n
  else:
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# Calculate in pure python
start_time = time.perf_counter()
print(f"Calculating {iterations} iterations of fibonacci...")
print(fibonacci(iterations))
end_time = time.perf_counter()
execution_time_ms = (end_time - start_time) * 1000
print(f"Execution time: {execution_time_ms:.2f} milliseconds")
print()

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この純粋な Python (Google IDX 仮想マシン内) バージョンのフィボナッチを実行すると、次の結果が得られます:

10 回の反復: 5.77 ミリ秒
30 回の反復: 984.36 ミリ秒
50 回の反復: (プロセスをキャンセルする必要があります。時間がかかりすぎます)

C のフィボナッチ数列

同じシーケンスをプレーン C で開発できます:

#include <stdio.h>

int fibonacci(int n) {
    if (n <= 1) {
        return n;
    } else {
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
    }
}

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GCC を使用してライブラリをコンパイルします:

gcc -o fibonacci.so -shared -fPIC -O2 fibonacci.c

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これで、フィボナッチ数列関数を内部に持つネイティブバイナリライブラリが完成しました。 ctypes (Python 自体は C で開発されているため、Python C タイプライブラリ) を使用して、このライブラリを Python アプリ内に埋め込むことができます。

import time
from ctypes import c_double, c_int, CDLL

# Configure iterations
iterations = 30

# Import the C library
library = CDLL('./fibonacci.so')
fibonacciAsLibrary = library.fibonacci
fibonacciAsLibrary.restype = c_int

# Calculate as C library
start_time = time.perf_counter()
print(f"Calculating {iterations} iterations of fibonacci as C library...")
print(fibonacciAsLibrary(iterations))
end_time = time.perf_counter()
execution_time_ms = (end_time - start_time) * 1000
print(f"Execution time: {execution_time_ms:.2f} milliseconds")
print()

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ここで、このバージョンをフィボナッチで実行すると、次の結果が得られます: