C를 사용하여 Python 코드 속도 향상(추가 라이브러리 없음)-파이썬 튜토리얼-php.cn

C를 사용하여 Python 코드 속도 향상(추가 라이브러리 없음)

WBOY

풀어 주다： 2024-08-21 15:47:02

원래의

1006명이 탐색했습니다.

참고: 원래 내 하위 스택에 게시됨: https://open.substack.com/pub/andresalvareziglesias/p/speeding-up-python-code-with-c-and

Python은 속도의 패러다임이 아닙니다. 우리 모두는 이것을 알고 있습니다. 하지만 우리의 오랜 친구 C의 도움으로 앱의 일부 중요한 부분의 속도를 높일 수 있습니다.

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

일반 Python의 피보나치 수열

피보나치 수열은 소프트웨어 개발을 가르치는 데 사용되는 전형적인 예입니다. 0과 1로 시작하는 일련의 숫자입니다. 이후의 각 숫자는 이전 두 숫자의 합입니다. 따라서 순서는 다음과 같습니다: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

다음과 같은 방법으로 Python에서 Fibonacci를 개발할 수 있습니다.

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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이 순수 Python(Google IDX 가상 머신에서) 버전의 Fibonacci를 실행하면 다음을 얻게 됩니다.

10회 반복: 5.77밀리초
30회 반복: 984.36밀리초
50회 반복: (프로세스를 취소해야 해서 시간이 너무 많이 걸립니다)

C의 피보나치 수열

일반 C에서도 동일한 시퀀스를 개발할 수 있습니다:

#include <stdio.h>

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

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GCC로 라이브러리 컴파일:

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

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이제 피보나치 수열 함수가 포함된 네이티브 바이너리 라이브러리가 생겼습니다. ctypes(Python 자체는 C로 개발되었기 때문에 Python C 유형 라이브러리)를 사용하여 Python 앱 내에 이 라이브러리를 포함할 수 있습니다.

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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이제 이 버전을 Fibonacci에서 실행하면 다음과 같은 결과를 얻습니다.