实战 如何结合 Golang提高 Python 的计算性能上

2020-08-05 12:03 AirPython

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1. 前言

Hello 各位小伙伴你们好,我们都知道 Python 是一个生产力很高的语言,本人也非常喜欢 Python,经常使用 Python 以最高的效率完成最多的事,但是 Python 的性能,是我们一直诟病的一个问题,尤其是一个大锁 GIL,有时候想想简直像吃了苍蝇一样有点难受。

当然了,现在我们大部分程序都是( IO )网络密集型程序,Python 足以胜任,但是如果说我们已经存在的项目或者想要开发的项目中,存在有计算密集型的程序场景,我们该怎么办呢?

可能有的小伙伴听说过 Python + C\C++,用 C\C++ 重写 Python 计算密集的地方,来提高性能

当然, 这是一种很好的解决办法,但是我们知道 C\C++ 是有一些学习成本,有没有再更好的解决方案呢?

2. 调用 Golang

后来有幸接触到了 Golang,使用了一端时间小编就在想,Python 要是能调用 Go 代码就好了,实在是不想学习 C\C++,毕竟 C\C++ 的指针和自己释放内存还是比较有门槛的,Go 就很方便了,垃圾自动回收,省的内存泄漏还有天生高并发等优势

经过不断的查阅了一些资料,踩了一些坑,功夫不负有心人,终于找到了合适的办法,在此分享给大家。

前最广泛的 Python 解释器是 CPython,Python 正好留出来有可以调用 C\C++ 代码的模块,Go 经过一些方法,也是可以编译成类似 Python 可调用的 C\C++ 的文件

3. 测试环境

系统windows

Python解释器:Python 3.7.6(64位)

Go编译器:Go 1.14(64位)

4. 性能对比

为了更好的体现出来优化之后的效果,我们大概对比一下两个语言在计算密集情况下的差距。

测试:分别计算一个亿(100000000)的累加模拟大量计算。

1、Python代码

import time

def run(n):
    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += i
    print(sum)


if __name__ == '__main__':
    startTime = time.time()
    run(100000000)
    endTime = time.time()
    print("耗时:", endTime - startTime)

可以看到耗时:10s 左右,如下图所示:


2、Golang 代码

package main

import (
  "fmt"
  "time"
)

func run(n int) {
  sum := 0
  for i := 0; i < n; i++ {
    sum += i
  }
  fmt.Println(sum)
}
func main() {
  var startTime = time.Now()
  run(100000000)
  fmt.Println("耗时:", time.Since(startTime))
}

可以看到耗时:200ms 左右,如下图所示:

3、测试结论

我们可以看到,在计算方面,Python 和 Go 是有很大的差距的,如果计算这一块能放在 Go 上就好了

5. Golang 编译为 so 库

1、Go 代码

功能:接收传入的值进行累加,并且返回最终的累加值。

package main

import (
  "C" //C必须导入
)

//export run
func run(n int) int{
  /*
    必须要export 函数名
    //是注释的意思,相当于Python中的 #
    我也是第一次见注释还有作用,黑人三问好???
    固定写法
  */

  sum := 0
  for i := 0; i < n; i++ {
    sum += i
  }
    fmt.Println("我是Go代码,我跑完了,我的结果是:",sum)
  return sum
}

func main() {
  //main函数中什么都不要写,和包名main要对应
}

2、编译为 .so 文件供 Python 调用

命令如下:

go build -buildmode=c-shared -o 输出的.so文件 go源文件

例如:

go build -buildmode=c-shared -o s1.so s1.go

会生成 .h 文件和 .so 文件,.so 文件供 Python 调用,如下图所示:

3、Python 调用 so 文件

将上述生成的 .so 文件复制到 Python 项目的同一级目录

4、Python 代码

依然是计算一个亿,关键部分由 Go 生成的 .so 执行

from ctypes import *
import time


if __name__ == '__main__':
    startTime = time.time()

    s = CDLL("s1.so")  # 加载s1.so文件
    result = s.run(100000000)  # 调用Go生成的.so文件里面的run函数
    print("result:", result)

    endTime = time.time()
    print("耗时:", endTime - startTime)


可以看到耗时:0.11s左右,如下图所示


5、为什么计算的耗时时间不一致,难道是计算错了???


我们可以看到,虽然速度很快,但是 Python 在调用 Go 生成的 .so 文件之后,拿到的返回值竟然是错的,但是在 Go 中打印的确实对的,这是为什么呢???


不要慌,问题不大!我们来计算一次稍微小一点的,上个100w的。



额,怎么还是错误。


6、我们再来计算更小一些的数,以 10023 为例,一个不零不整的数值



这次可以看到,结果是对的。但是 100w+ 结果为什么会是错的呢???


我们在上述可以知道,.so 文件计算的结果却是正确的,可能是在 python 接收的时候转换的时候错了,不过别捉急,本章已经有点长了,在下章一定会把这个坑解决的,敬请期待~

6. 最后

也许 Python+Go 提高关键地方性能和 Python + C\C++ 相比不是最好的,但是小编认为该方法却是最省心的,毕竟 C\C++ 的门槛是比较高的。


不过话说回来,目前这个性能确实可能也够用了,毕竟 Python+Go 比 Python+C\C++ 的效率可能要高上几倍不止


用最少的时间撸完最多的代码,加最少的班,人生苦短,我们用 Python ~~

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本文章转载自公众号:AirPython

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