Pythoni C-laienduste arendus: Cython vs. PyBind11 integratsioon

Python, kuigi uskumatult mitmekülgne ja lihtne kasutada, jääb mõnikord hätta jõudluskriitiliste ülesannetega. Siin tulevadki mängu C-laiendused. Kirjutades osad oma koodist C-s või C++-s, saate oluliselt suurendada jõudlust ja kasutada olemasolevaid teeke. See artikkel süveneb kahte populaarsesse vahendisse Pythoni C-laienduste loomiseks: Cython ja PyBind11. Uurime nende tugevusi, nõrkusi ja kuidas valida oma projekti jaoks õige.

Miks kasutada C-laiendusi?

Enne Cythoni ja PyBind11 spetsiifikasse sukeldumist tuletame meelde, miks teil C-laiendusi üldse vaja võib minna:

• Jõudlus: C ja C++ pakuvad arvutusmahukate ülesannete jaoks oluliselt paremat jõudlust kui Python.
• Juurdepääs madala taseme API-dele: C-laiendused pakuvad otsest juurdepääsu süsteemitaseme API-dele ja riistvara ressurssidele.
• Integreerimine olemasolevate C/C++ teekidega: Integreerige sujuvalt oma Pythoni kood olemasolevate C/C++ teekidega. Paljud teaduslikud ja inseneritööriistad on kirjutatud nendes keeltes, muutes laiendusmoodulid sillaks Pythonisse.
• Mäluhaldus: Peeneteraline kontroll mälu haldamise üle võib teatud rakendustes olla ülioluline.

Sissejuhatus Cythonisse

Cython on nii programmeerimiskeel kui ka kompilaator. See on Pythoni superkomplekt, mis lisab staatilise tüüpimise ja otsekutsete toe C/C++ koodile. Cythoni kompilaator tõlgib Cythoni koodi optimeeritud C-koodiks, mis seejärel kompileeritakse Pythoni laiendusmooduliks.

Cythoni peamised omadused

• Pythoni-sarnane süntaks: Cythoni süntaks on väga sarnane Pythoni omaga, mis teeb selle õppimise Pythoni arendajatele suhteliselt lihtsaks.
• Staatiline tüüpimine: Staatiliste tüübideklaratsioonide lisamine oma Cythoni koodile võimaldab kompilaatoril genereerida tõhusamat C-koodi.
• Sujuv C/C++ integratsioon: Cython pakub mehhanisme C/C++ funktsioonide lihtsaks kutsumiseks ja C/C++ andmestruktuuride kasutamiseks.
• Automaatne mäluhaldus: Cython haldab mälu automaatselt, kasutades Pythoni prügikogujat, kuid see võimaldab vajadusel ka manuaalset mäluhaldust.

Lihtne Cythoni näide

Vaatame lihtsat näidet Cythoni kasutamisest Fibonacci jada arvutava funktsiooni optimeerimiseks:

fibonacci.pyx:

            def fibonacci(int n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return a
            

              
                Copy
              
            
          

Selle Cythoni koodi kompileerimiseks on teil vaja setup.py faili:

setup.py:

            from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules = cythonize("fibonacci.pyx")
)
            

              
                Copy
              
            
          

Ehitage laiendus:

            python setup.py build_ext --inplace
            

              
                Copy
              
            
          

Nüüd saate fibonacci funktsiooni oma Pythoni koodis importida ja kasutada:

            import fibonacci

print(fibonacci.fibonacci(10))
            

              
                Copy
              
            
          

Cythoni plussid ja miinused

Plussid:

• Lihtne õppida: Pythoni-sarnane süntaks teeb selle Pythoni arendajatele lihtsaks.
• Hea jõudlus: Staatiline tüüpimine võib kaasa tuua olulise jõudluse kasvu.
• Laialdaselt kasutatav: Cython on küps ja laialdaselt kasutatav tööriist, millel on suur kogukond ja põhjalik dokumentatsioon.

Miinused:

• Nõuab kompileerimist: Cythoni kood tuleb kompileerida C-koodiks ja seejärel kompileerida Pythoni laiendusmooduliks.
• Cythoni-spetsiifiline süntaks: Kuigi Pythoni-sarnane, tutvustab Cython oma süntaksit staatiliseks tüüpimiseks ja C/C++ integreerimiseks.
• Võib olla keeruline arenenud C++ jaoks: Keeruka C++ koodiga integreerimine võib olla väljakutse.

Sissejuhatus PyBind11-sse

PyBind11 on kerge, ainult päiseid sisaldav teek, mis võimaldab teil luua Pythoni sidumisi C++ koodi jaoks. See kasutab C++ mallide metaprogrammeerimist, et tuletada tüübiinfot ja genereerida vajalikku "liimkoodi" sujuvaks integreerimiseks Pythoni ja C++ vahel.

PyBind11 peamised omadused

• Ainult päiseid sisaldav teek: Pole vaja eraldi teeki ehitada ja installida; lihtsalt lisage päisefail.
• Kaasaegne C++: Kasutab kaasaegseid C++ funktsioone (C++11 ja uuemad) puhtama ja väljendusrikkama koodi jaoks.
• Automaatne tüübikonversioon: PyBind11 tegeleb automaatselt tüübikonversioonidega Pythoni ja C++ andmetüüpide vahel.
• Eranditöötlus: Toetab eranditöötlust Pythoni ja C++ vahel.
• Klasside ja objektide tugi: Lihtne C++ klasside ja objektide Pythonile kättesaadavaks tegemine.

Lihtne PyBind11 näide

Implementeerime Fibonacci jada funktsiooni uuesti, kasutades PyBind11:

fibonacci.cpp:

            #include <pybind11/pybind11.h>

namespace py = pybind11;

int fibonacci(int n) {
    int a = 0, b = 1;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        int temp = a;
        a = b;
        b = temp + b;
    }
    return a;
}

PYBIND11_MODULE(fibonacci, m) {
    m.doc() = "pybind11 example plugin"; // optional module docstring

    m.def("fibonacci", &fibonacci, "A function that calculates the Fibonacci sequence");
}
            

              
                Copy
              
            
          

Selle C++ koodi kompileerimiseks Pythoni laiendusmooduliks peate kasutama C++ kompilaatorit (nagu g++) ja linkima Pythoni teegiga. Kompileerimiskäsklus varieerub sõltuvalt teie operatsioonisüsteemist ja Pythoni installatsioonist. Siin on tavaline näide Linuxi jaoks:

            g++ -O3 -Wall -shared -std=c++11 -fPIC fibonacci.cpp -I/usr/include/python3.x -I/usr/include/python3.x/ -lpython3.x -o fibonacci.so
            

              
                Copy
              
            
          

(Asendage python3.x oma Pythoni versiooniga.)

Seejärel saate fibonacci funktsiooni oma Pythoni koodis importida ja kasutada, samamoodi nagu Cythoni näites.

PyBind11 plussid ja miinused

Plussid:

• Kaasaegne C++: Kasutab kaasaegseid C++ funktsioone puhta ja väljendusrikka koodi jaoks.
• Lihtne integratsioon C++-ga: Lihtsustab C++ koodi Pythonile kättesaadavaks tegemise protsessi.
• Ainult päiseid sisaldav: Lihtne oma projektidesse kaasata.

Miinused:

• Nõuab C++ teadmisi: PyBind11 kasutamiseks peate olema vilunud C++ keeles.
• Kompileerimise keerukus: C++ koodi kompileerimine Pythoni laiendusmooduliks võib olla keerulisem kui Cythoni koodi kompileerimine, eriti keerukate C++ projektide puhul.
• Vähem küps kui Cython: Kuigi aktiivselt arendatud ja laialdaselt kasutatav, ei ole PyBind11 kogukond ja ökosüsteem nii ulatuslikud kui Cythonil.

Cython vs. PyBind11: detailne võrdlus

Nüüd, kui oleme tutvustanud nii Cythonit kui ka PyBind11, võrdleme neid üksikasjalikumalt mitme peamise aspekti lõikes:

Süntaks

• Cython: Kasutab Pythoni-sarnast süntaksit koos laiendustega staatiliseks tüüpimiseks ja C/C++ integratsiooniks. See muudab selle õppimise Pythoni arendajatele suhteliselt lihtsaks. Kuid Cythoni-spetsiifiline süntaks võib olla takistuseks arendajatele, kes pole sellega tuttavad.
• PyBind11: Kasutab standardset C++-d koos väikese hulga korduvkoodiga Pythoni sidumiste defineerimiseks. See nõuab head C++ tundmist, kuid väldib uue keele kasutuselevõttu.

Jõudlus

• Cython: Suudab saavutada suurepärase jõudluse, eriti kui staatilist tüüpimist kasutatakse laialdaselt. Cythoni kompilaator suudab genereerida kõrgelt optimeeritud C-koodi.
• PyBind11: Pakub samuti suurepärast jõudlust. Selle mallide metaprogrammeerimise tehnikad genereerivad tõhusat koodi tüübikonversiooniks ja funktsioonikutseteks. Mõnel juhul võib PyBind11 isegi Cythonist paremat jõudlust pakkuda, eriti keerukate C++ andmestruktuuride ja algoritmidega tegelemisel.

Integreerimine olemasoleva C/C++ koodiga

• Cython: Pakub mehhanisme C/C++ funktsioonide kutsumiseks ja C/C++ andmestruktuuride kasutamiseks. Kuid keeruka C++ koodiga integreerimine võib olla väljakutse. Te peate võib-olla kirjutama mähisfunktsioone, et kohandada C++ API-d Cythoni ootustele.
• PyBind11: Loodud spetsiaalselt sujuvaks integreerimiseks C++ koodiga. See suudab automaatselt käsitleda tüübikonversioone ja teha C++ klassid ja objektid Pythonile kättesaadavaks minimaalse vaevaga. Seda peetakse üldiselt lihtsamini integreeritavaks kaasaegse C++ koodiga.

Kasutusmugavus

• Cython: Pythoni arendajatele on selle Pythoni-sarnase süntaksi tõttu lihtsam õppida. Kompileerimisprotsess on setup.py abil suhteliselt sirgjooneline.
• PyBind11: Nõuab head C++ tundmist. C++ koodi kompileerimine Pythoni laiendusmooduliks võib olla keerulisem, eriti keerukate C++ projektide puhul, mis kasutavad ehitussüsteeme nagu CMake.

Mäluhaldus

• Cython: Toetub peamiselt Pythoni prügikogujale mälu haldamisel. Kuid see võimaldab ka manuaalset mäluhaldust, kasutades C-stiilis mäluhaldust (malloc, free).
• PyBind11: Toetub samuti Pythoni prügikogujale. See pakub mehhanisme Pythonile kättesaadavaks tehtud C++ objektide eluea haldamiseks. Saate kasutada nutikaid viitasid (std::shared_ptr, std::unique_ptr), et tagada korrektne mäluhaldus.

Kogukond ja ökosüsteem

• Cython: Omab suuremat ja küpsemat kogukonda koos põhjaliku dokumentatsiooni ja laia valiku saadaolevate ressurssidega.
• PyBind11: Omab kasvavat kogukonda ja seda arendatakse aktiivselt. Kuigi selle kogukond on Cythoni omast väiksem, on see väga aktiivne ja reageeriv.

Valik Cythoni ja PyBind11 vahel

Valik Cythoni ja PyBind11 vahel sõltub teie konkreetsetest vajadustest ja prioriteetidest:

• Valige Cython, kui:
  • Olete peamiselt Pythoni arendaja, kellel on piiratud C++ kogemus.
  • Peate optimeerima oma Pythoni koodi jõudluskriitilisi osi minimaalse vaevaga.
  • Soovite oma koodi järk-järgult sisse viia staatilist tüüpimist.
  • Teie projekt ei sõltu suurel määral keerukatest C++ funktsioonidest.
• Valige PyBind11, kui:
  • Olete vilunud C++ keeles ja soovite oma Pythoni koodi sujuvalt integreerida olemasolevate C++ teekidega.
  • Soovite teha keerukaid C++ klasse ja objekte Pythonile kättesaadavaks.
  • Eelistate kasutada kaasaegseid C++ funktsioone.
  • Jõudlus on kriitiline ja olete valmis investeerima aega oma C++ koodi optimeerimisse.

Reaalse elu näited

Vaatleme mõningaid reaalseid stsenaariume, et illustreerida Cythoni ja PyBind11 kasutusjuhtumeid:

• Teadusarvutused: Paljud teadusarvutuste teegid, nagu NumPy ja SciPy, kasutavad Cythonit jõudluskriitiliste rutiinide optimeerimiseks. Näiteks kliimamudelite simuleerimisel kaasnevad numbrilised arvutused saavad C-laiendustest suurt kasu. Kiirem täitmiskiirus võimaldab simulatsioonidel joosta mõistliku aja jooksul.
• Masinõpe: Teegid nagu scikit-learn kasutavad sageli Cythonit masinõppe ülesannete jaoks tõhusate algoritmide implementeerimiseks. Suurte keelemudelite treenimine nõuab sageli kohandatud C++ kerneleid, mis tehakse Pythoni kihile kättesaadavaks pybind11 abil.
• Mänguarendus: Mängumootorid nagu Godot kasutavad Cythonit C++ mänguloogika ja renderdusmootoritega integreerimiseks.
• Finantsmodelleerimine: Finantsasutused kasutavad sageli C++-d kõrge jõudlusega finantsmodelleerimise rakenduste jaoks. PyBind11 saab kasutada nende mudelite Pythonile kättesaadavaks tegemiseks skriptimiseks ja analüüsiks. Näiteks keeruka portfelli riskiväärtuse (Value at Risk - VaR) arvutamisel võib jõudluse kasv olla märkimisväärne.
• Pildi- ja videotöötlus: OpenCV kasutab Cythoni ja PyBind11 segu keerukate pilditöötlusoperatsioonide kiirendamiseks.

Põhitõdedest edasi: täiustatud tehnikad

Nii Cython kui ka PyBind11 pakuvad täiustatud funktsioone keerukamate integratsioonistsenaariumide jaoks:

Cythoni täiustatud tehnikad

• C++ klasside kasutamine Cythonis: Saate C++ klasse deklareerida ja kasutada otse Cythoni koodis, kasutades cdef extern from süntaksit.
• Töö viitadega: Cython võimaldab teil töötada toorviitadega ja teostada manuaalset mäluhaldust.
• Eranditöötlus: Cython toetab eranditöötlust Pythoni ja C/C++ vahel. Saate kasutada except klauslit C/C++ koodi poolt tekitatud erandite püüdmiseks.
• Ühendtüüpide kasutamine: Ühendtüübid (fused types) võimaldavad kirjutada geneerilist koodi, mis töötab mitme numbrilise tüübiga ilma koodi dubleerimiseta, mille tulemuseks on suurem jõudlus.

PyBind11 täiustatud tehnikad

• C++ mallide kättesaadavaks tegemine: PyBind11 suudab C++ malliklasse ja -funktsioone Pythonile kättesaadavaks teha.
• Töö nutikate viitadega: Kasutage std::shared_ptr ja std::unique_ptr, et hallata Pythonile kättesaadavaks tehtud C++ objektide eluiga.
• Kohandatud tüübikonversioonid: Defineerige kohandatud tüübikonversiooni reeglid Pythoni ja C++ andmetüüpide vaheliseks vastendamiseks.
• Sidumiste automaatne genereerimine: Tööriistad nagu `cppyy` suudavad automaatselt genereerida PyBind11 sidumisi C++ päisefailidest, mis lihtsustab oluliselt suurte projektide integreerimisprotsessi.

C-laienduste arenduse parimad tavad

Siin on mõned parimad tavad, mida järgida Pythoni jaoks C-laienduste arendamisel:

• Hoidke see lihtsana: Alustage väikesest, hästi defineeritud probleemist ja suurendage keerukust järk-järgult.
• Profileerige oma koodi: Tuvastage oma Pythoni koodi jõudluse kitsaskohad enne C-laienduste kirjutamist. Kasutage profileerimisvahendeid nagu cProfile, et leida optimeerimist vajavad kohad.
• Kirjutage ühiktestid: Testige oma C-laiendusi põhjalikult, et tagada nende korrektne toimimine ja vigade puudumine.
• Kasutage versioonihaldust: Kasutage versioonihaldussüsteemi nagu Git, et jälgida oma muudatusi ja teha koostööd teistega.
• Dokumenteerige oma koodi: Dokumenteerige oma C-laiendused selgelt ja lühidalt, et teised (ja teie tulevane mina) saaksid neid mõista ja kasutada.
• Arvestage platvormiülese ühilduvusega: Veenduge, et teie C-laiendused töötaksid erinevates operatsioonisüsteemides (Windows, macOS, Linux).
• Hallake sõltuvusi hoolikalt: Olge teadlik oma C-laienduste poolt nõutavatest sõltuvustest ja veenduge, et neid hallatakse korrektselt.

Kokkuvõte

Cython ja PyBind11 on võimsad tööriistad Pythoni C-laienduste loomiseks. Cython on hea valik Pythoni arendajatele, kes soovivad jõudlust optimeerida minimaalse vaevaga, samas kui PyBind11 sobib paremini keeruka C++ koodiga integreerimiseks. Hoolikalt kaaludes iga tööriista plusse ja miinuseid ning järgides parimaid tavasid, saate tõhusalt kasutada C-laiendusi oma Pythoni rakenduste jõudluse ja võimekuse parandamiseks.

Ükskõik, kas ehitate suure jõudlusega teaduslikke simulatsioone, integreerite olemasolevate C++ teekidega või lihtsalt optimeerite oma Pythoni koodi kriitilisi osi, C-laienduste arendamise meisterlikkus Cythoni või PyBind11 abil suurendab oluliselt teie kui Pythoni arendaja võimekust.