Python很慢？不一定哦
請注意，這有點(diǎn)夸張。
首先，我要說明我是專業(yè)從事python工作的，我做出了許多開源貢獻(xiàn)，并且我所有的業(yè)余愛好項(xiàng)目都使用python進(jìn)行。我喜歡python。
但這很慢。
這是Reddit等論壇上的常見主題，人們說您不能使用python，因?yàn)樗\(yùn)行緩慢。是的，我們都知道python很慢。但是我們也知道，通常會(huì)使事情變慢的不是語言，而是算法。
是的，與C語言相比，python語言的運(yùn)行速度非常慢，但這并不是python速度慢的99%。 Python之所以緩慢，是因?yàn)樵S多(即使不是大多數(shù))Python程序員不在乎或不了解他們所做工作對(duì)性能的總體影響。編寫網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序時(shí)基本上可以這樣做，但是如果編寫的庫可供成千上萬，十萬甚至一百萬的人使用，則可能會(huì)對(duì)性能產(chǎn)生重大影響。
讓我們看一些Python運(yùn)行緩慢的實(shí)際例子：
此處顯示的工具：
- pip是用于安裝python庫的工具
- virtualenv是用于創(chuàng)建封閉環(huán)境的工具，因此您無需全局安裝所有軟件包
- pytest是使用最廣泛的測試庫(也許標(biāo)準(zhǔn)庫中的unittest使用得更多，但至少非常接近)
我之所以選擇這些工具，是因?yàn)檫@是大多數(shù)人與python的首次互動(dòng)，而這是我們專業(yè)人士每天與之互動(dòng)的東西。
- > time pip --version
- 0.34 seconds
- > time virtualenv -p (which python3) venv
- 6.24 seconds
- > time pytest # in an EMPTY directory
- 0.32 seconds
- > time pip install pytest # already installed!!!
- 0.85 seconds
這些測量是普遍的，因?yàn)樗鼈兪窃谛颅h(huán)境中且具有熱緩存(我對(duì)具有冷磁盤緩存的virtualenv進(jìn)行了15秒鐘的測量)。 如果您的虛擬環(huán)境具有很多依賴性，那么pip安裝(同樣不做任何事情)的時(shí)間會(huì)增加。 很多。 我在另一個(gè)項(xiàng)目中測量了2.1秒。
在這里算法才是問題，不是python。 我的意思是，當(dāng)我們解決算法問題時(shí)，語言將成為問題，而且它永遠(yuǎn)不可能比更快的語言快，但是我們幾乎與任何地方都差不多。
我對(duì)此不夠強(qiáng)調(diào)：python的基本工具鏈比它所需的要慢一個(gè)數(shù)量級(jí)。 有時(shí)更多。
Imports(導(dǎo)入)
在python中導(dǎo)入的慣用方式是個(gè)大問題。 在python中使用說說請求，您確實(shí)會(huì)在文件頂部導(dǎo)入請求，大多數(shù)人會(huì)認(rèn)為這是免費(fèi)的或接近免費(fèi)的。 在python中，它并不是完全免費(fèi)的，實(shí)際上，它要求導(dǎo)入urllib2，這是很慢的部分。 因此，人們認(rèn)為請求的導(dǎo)入是免費(fèi)的，而請求的作者則認(rèn)為urllib2的導(dǎo)入是免費(fèi)的。 到處都是這樣：成千上萬的人都認(rèn)為進(jìn)口是免費(fèi)的。 他們不是。
我最?？吹降囊环N模式是：
- try:
- import numpy
- NUMPY_AVAILABLE = True
- except ImportError:
- NUMPY_AVAILABLE = False
并且在導(dǎo)入時(shí)運(yùn)行。我們什么時(shí)候在庫中使用該標(biāo)志?通常從不，并且numpy導(dǎo)入非常昂貴。我的機(jī)器上200ms。因此，對(duì)于您的應(yīng)用程序而言，它的啟動(dòng)性能非常出色，因?yàn)樗墓δ茉趩?dòng)路徑中沒有使用，在許多情況下根本沒有使用。
開發(fā)時(shí)，這非常令人沮喪，因?yàn)槟骄梢栽谡麄€(gè)工作日平均每分鐘重新啟動(dòng)一次該過程。
我很高興看到一年以前，因此pytz停止在導(dǎo)入時(shí)解析其整個(gè)時(shí)區(qū)數(shù)據(jù)庫。從Django(可以說是最流行的Web框架)的啟動(dòng)開始，這節(jié)省了約100毫秒的時(shí)間?，F(xiàn)在考慮一下，這種微小的變化將在10年內(nèi)節(jié)省多少千瓦時(shí)。每次運(yùn)行測試時(shí)，每次啟動(dòng)Web Worker時(shí)，都會(huì)在每個(gè)使用Django的站點(diǎn)上進(jìn)行。這僅適用于Django!許多其他庫和程序都使用pytz。
千紙之死
另一個(gè)問題是，人們認(rèn)為“哦，啟動(dòng)時(shí)只有10毫秒，這沒什么大不了的”，但是如果該啟動(dòng)每天進(jìn)行數(shù)百萬次，那將是真實(shí)數(shù)字。對(duì)于進(jìn)口來說，這是正確的，但在更多事情上也是如此。后續(xù)問題是，人們已經(jīng)引入了100種此類減速后，就會(huì)認(rèn)為“僅再增加10毫秒”。因此，現(xiàn)在您只需要在1秒的基礎(chǔ)上再加上10毫秒，即1%。沒什么大不了的!因此，現(xiàn)在可以再增加10毫秒，這略低于1%。每次您使其變慢時(shí)，它就會(huì)變得更便宜(以百分比為單位)，以使其變得更慢。
請不要使用這種邏輯!
上面的pip安裝示例是一個(gè)很好的案例研究。從磁盤加載字典并檢查其是否包含字符串“ pytest”將比python的啟動(dòng)時(shí)間(約30毫秒)少。但這不是pip在做什么，它正在文件系統(tǒng)中運(yùn)行，甚至正在加載python文件以獲取其版本號(hào)(為什么?我沒有詢問它們!為什么它們?nèi)匀粵]有以有效的格式存儲(chǔ)?)。
在pytest中，我們有一個(gè)類似的問題，性能回歸已被引入了上千次，但是現(xiàn)在一切都很緩慢，并且沒有明顯的方法來擺脫這種情況。我已經(jīng)提供了一些補(bǔ)丁，但是由于我在進(jìn)行優(yōu)化時(shí)進(jìn)行了其他更改，因此我獲得的大部分收益都被抹去了!
最后，我放棄了提交補(bǔ)丁程序，并構(gòu)建了一個(gè)名為hammett的新測試運(yùn)行程序，該測試運(yùn)行程序與pytest兼容，但速度更快。我的意思是走得更快。我希望，如果有替代方案，人們可以看到存在另一個(gè)可能運(yùn)行緩慢的世界。
我們?nèi)绾问筽ython更快?
我們需要關(guān)心這一問題。
我們需要了解進(jìn)口不是免費(fèi)的。
我們需要研究整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的基本構(gòu)建模塊，或者解決基本程序和庫中的性能問題，或者替換它們。
我們需要衡量。
一些開始的地方：
- pytest：代替我使用hammett，或敦促pytest的向后兼容性大幅度中斷，以提高性能
- pip：至少緩存一些結(jié)果!我應(yīng)該能夠在執(zhí)行每個(gè)命令之前運(yùn)行“ pip install -r requirements.txt”，而不會(huì)注意到它
- virtualenv：我還沒有研究過，但是似乎可以寫1218個(gè)文件，總計(jì)11.6MB，可以加快速度，或者避免做一些工作
- 編寫基準(zhǔn)：這可能是最簡單的。例如，您可以將工具與其他語言的同類工具進(jìn)行基準(zhǔn)測試。我們至少應(yīng)該知道我們是否比例如java慢一百倍。
更新：
事實(shí)證明，virtualenv家伙已經(jīng)在此之上了!現(xiàn)在，版本20需要0.8秒才能完成與之前花費(fèi)6.4相同的任務(wù)。為此，virtualenv團(tuán)隊(duì)值得高度贊揚(yáng)!
原文網(wǎng)址：https://kodare.net/2020/05/19/python-is-slow-does-not-have-to-be.html
