PyPy ಜೊತೆಗೆ ಜಸ್ಟ್-ಇನ್-ಟೈಮ್ (JIT) ಕಂಪೈಲೇಷನ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಯೋಜನಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ. ಜಾಗತಿಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ.
ಪೈಥಾನ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದು: PyPy ಸಂಯೋಜನಾ ತಂತ್ರಗಳ ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ದಶಕಗಳಿಂದ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸೊಗಸಾದ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್, ವಿಶಾಲವಾದ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಮೆಚ್ಚಿದ್ದಾರೆ. ಆದರೂ, ಒಂದು ನಿರಂತರ ನಿರೂಪಣೆ ಅದನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ: ಪೈಥಾನ್ "ನಿಧಾನ". ಇದು ಸರಳೀಕರಣವಾಗಿದ್ದರೂ, CPU-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ, ಪ್ರಮಾಣಿತ CPython ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ C++ ಅಥವಾ Go ನಂತಹ ಕಂಪೈಲ್ಡ್ ಭಾಷೆಗಳಿಗಿಂತ ಹಿಂದುಳಿಯಬಹುದು ಎಂಬುದು ನಿಜ. ಆದರೆ ನೀವು ಪ್ರೀತಿಸುವ ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತ್ಯಜಿಸದೆ ಈ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಏನು? PyPy ಮತ್ತು ಅದರ ಶಕ್ತಿಯುತ ಜಸ್ಟ್-ಇನ್-ಟೈಮ್ (JIT) ಕಂಪೈಲರ್ ಅನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ.
ಈ ಲೇಖನವು ಜಾಗತಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಟ್‌ಗಳು, ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಮುಖ್ಯಸ್ಥರಿಗೆ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿದೆ. ನಾವು "PyPy ವೇಗವಾಗಿದೆ" ಎಂಬ ಸರಳ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಮೀರಿ, ಅದು ತನ್ನ ವೇಗವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅದಕ್ಕಿಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ PyPy ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು, ಆದರ್ಶ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ನಾವು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಪರ್‌ಚಾರ್ಜ್ ಮಾಡಲು PyPy ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಎರಡು ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ಗಳ ಕಥೆ: CPython ವಿರುದ್ಧ PyPy
PyPy ಅನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿಸುವುದನ್ನು ಮೆಚ್ಚಲು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪೈಥಾನ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ನಾವು ಮೊದಲು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು: CPython.
CPython: ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಷ್ಠಾನ
ನೀವು python.org ನಿಂದ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು CPython ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. ಇದರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ನೇರವಾಗಿರುತ್ತದೆ:
- ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಂಪೈಲೇಷನ್: ನಿಮ್ಮ ಮಾನವ-ಓದಬಲ್ಲ
.pyಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್-ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಧ್ಯಂತರ ಭಾಷೆಗೆ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಬೈಟ್‌ಕೋಡ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು.pycಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. - ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟೇಶನ್: ವರ್ಚುವಲ್ ಮೆಷಿನ್ (ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್) ನಂತರ ಈ ಬೈಟ್‌ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸೂಚನೆಯಂತೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಯು ನಂಬಲಾಗದ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟೇಶನ್ ಹಂತವು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. CPython ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಲಾಕ್ (GIL) ಅನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಅನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಬೈಟ್‌ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಮ್ಯೂಟೆಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ, CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮಲ್ಟಿ-ಥ್ರೆಡ್ಡ್ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
PyPy: JIT-ಚಾಲಿತ ಪರ್ಯಾಯ
PyPy ಒಂದು ಪರ್ಯಾಯ ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದರ ಅತ್ಯಂತ ಆಕರ್ಷಕ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ RPython (ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪೈಥಾನ್) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪೈಥಾನ್‌ನ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಉಪವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. RPython ಟೂಲ್‌ಚೈನ್ ಈ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಜಸ್ಟ್-ಇನ್-ಟೈಮ್ ಕಂಪೈಲರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್, ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
ಕೇವಲ ಬೈಟ್‌ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಬದಲು, PyPy ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾದದ್ದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ:
- ಇದು CPython ನಂತೆಯೇ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಇದು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಲೂಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ - ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಹಾಟ್ ಸ್ಪಾಟ್‌ಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಹಾಟ್ ಸ್ಪಾಟ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, JIT ಕಂಪೈಲರ್ ಒದೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಾಟ್ ಲೂಪ್‌ನ ಬೈಟ್‌ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಯಂತ್ರ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ, ಆ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ.
- ಈ ಕೋಡ್‌ಗೆ ನಂತರದ ಕರೆಗಳು ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡಿ ವೇಗವಾದ, ಕಂಪೈಲ್ಡ್ ಯಂತ್ರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಇದನ್ನು ಈ ರೀತಿ ಯೋಚಿಸಿ: CPython ಏಕಕಾಲಿಕ ಅನುವಾದಕನಾಗಿದ್ದು, ಭಾಷಣವನ್ನು ಸಾಲಿನಿಂದ ಸಾಲಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತಾನೆ, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಅದನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. PyPy ಒಂದು ಅನುವಾದಕನಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದರ ಪರಿಪೂರ್ಣ, ಮೊದಲೇ ಅನುವಾದಿತ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾನೆ. ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ಸ್ಪೀಕರ್ ಆ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಹೇಳಿದಾಗ, PyPy ಅನುವಾದಕನು ಮೊದಲೇ ಬರೆದ, ನಿರರ್ಗಳ ಅನುವಾದವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಓದುತ್ತಾನೆ, ಅದು ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಜಸ್ಟ್-ಇನ್-ಟೈಮ್ (JIT) ಕಂಪೈಲೇಷನ್‌ನ ಮ್ಯಾಜಿಕ್
"JIT" ಎಂಬ ಪದವು PyPy ನ ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ. ಅದರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಷ್ಠಾನ, ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ JIT, ಹೇಗೆ ತನ್ನ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳೋಣ.
PyPy ನ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ JIT ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
PyPy ನ JIT ಮುಂಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಗುರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ: ಲೂಪ್‌ಗಳು.
- ಬೆಚ್ಚಗಾಗುವ ಹಂತ: ನೀವು ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿದಾಗ, PyPy ಪ್ರಮಾಣಿತ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತಕ್ಷಣವೇ CPython ಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಅದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದೆ.
- ಹಾಟ್ ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು: ಪ್ರೊಫೈಲರ್ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೌಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಲೂಪ್‌ನ ಕೌಂಟರ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿದಾಗ, ಅದನ್ನು "ಹಾಟ್" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.
- ಟ್ರೇಸಿಂಗ್: JIT ಹಾಟ್ ಲೂಪ್‌ನ ಒಂದು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ರೇಖೀಯ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು "ಟ್ರೇಸ್". ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಸಹ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು "ಈ ಎರಡು ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ" ಎಂದು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಬಹುದು, "ಈ ಎರಡು ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ" ಎಂದು ಅಲ್ಲ.
- ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಕಂಪೈಲೇಷನ್: ಈ ಟ್ರೇಸ್, ಇದು ಸರಳ, ರೇಖೀಯ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಬಹು ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. JIT ಹಲವಾರು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ (ಸ್ಥಿರ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್, ಡೆಡ್ ಕೋಡ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ಮತ್ತು ಲೂಪ್-ಇನ್‌ವೇರಿಯಂಟ್ ಕೋಡ್ ಮೋಷನ್‌ನಂತಹವು) ಮತ್ತು ನಂತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಟ್ರೇಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಗಾರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಷನ್: ಕಂಪೈಲ್ಡ್ ಯಂತ್ರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬೇಷರತ್ತಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಟ್ರೇಸ್‌ನ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, JIT "ಗಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು" ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳು ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ಊಹೆಗಳು ಇನ್ನೂ ಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಣ್ಣ, ವೇಗದ ತಪಾಸಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗಾರ್ಡ್ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು: "ವೇರಿಯಬಲ್ `x` ಇನ್ನೂ ಪೂರ್ಣಾಂಕವಾಗಿದೆಯೇ?" ಎಲ್ಲಾ ಗಾರ್ಡ್‌ಗಳು ಉತ್ತೀರ್ಣರಾದರೆ, ಅಲ್ಟ್ರಾ-ಫಾಸ್ಟ್ ಯಂತ್ರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗಾರ್ಡ್ ವಿಫಲವಾದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, `x` ಈಗ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ), ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ಗೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗಕ್ಕಾಗಿ ಹೊಸ ಟ್ರೇಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಈ ಗಾರ್ಡ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು PyPy ನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಬೃಹತ್ ವಿಶೇಷತೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಬೆಚ್ಚಗಾಗುವಿಕೆಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕಅವೇ ಎಂದರೆ PyPy ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ತಕ್ಷಣವೇ ಅಲ್ಲ. JIT ಹಾಟ್ ಸ್ಪಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವ ಬೆಚ್ಚಗಾಗುವ ಹಂತವು ಸಮಯ ಮತ್ತು CPU ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಎರಡಕ್ಕೂ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, JIT ಕಂಪೈಲೇಷನ್‌ನ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ PyPy ಅನ್ನು CPython ಗಿಂತ ನಿಧಾನ ಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. PyPy ನಿಜವಾಗಿಯೂ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ, ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಬೆಚ್ಚಗಾಗುವ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸಾವಿರಾರು ಅಥವಾ ಲಕ್ಷಾಂತರ ವಿನಂತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಮನ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
PyPy ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಆರಿಸಬೇಕು: ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು
PyPy ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಸರ್ವರೋಗ ನಿವಾರಕವಲ್ಲ. ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭಗಳು ನಗಣ್ಯದಿಂದ 100x ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿರಬಹುದು, ಇದು ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸಿಹಿ ತಾಣ: CPU-ಬೌಂಡ್, ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್, ಶುದ್ಧ ಪೈಥಾನ್
ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ PyPy ಅತ್ಯಂತ ನಾಟಕೀಯ ವೇಗವರ್ಧಕಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು: ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಉದ್ಯೋಗ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮಿಷಗಳು, ಗಂಟೆಗಳು ಅಥವಾ ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು. ಇದು JIT ಗೆ ಬೆಚ್ಚಗಾಗಲು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- CPU-ಬೌಂಡ್ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳು: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕುತ್ತಿಗೆಯು ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಆಗಿದೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳು ಅಥವಾ ಡಿಸ್ಕ್ I/O ಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿಲ್ಲ. ಕೋಡ್ ಲೂಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಸಂಕೀರ್ಣ ತರ್ಕ, ಪುನರಾವರ್ತನೆ, ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್, ವಸ್ತು ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕೋಡ್ (ಇದು ಈಗಾಗಲೇ C ಲೈಬ್ರರಿಗೆ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಆಗಿಲ್ಲ).
- ಶುದ್ಧ ಪೈಥಾನ್ ಅನುಷ್ಠಾನ: ಕೋಡ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿಯೇ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ. JIT ಹೆಚ್ಚು ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾ ಸೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್/ಡಿಸೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು, ಗೇಮ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು, ಹಣಕಾಸು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿ-ಸೇವೆ ಮಾಡುವ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು (ತರ್ಕವು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿದೆ).
ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಲು ಯಾವಾಗ: ಆಂಟಿ-ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳು
ಕೆಲವು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ, PyPy ಯಾವುದೇ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ:
- CPython C ವಿಸ್ತರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಭಾರೀ ಅವಲಂಬನೆ: ಇದು ಒಂದೇ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. NumPy, SciPy ಮತ್ತು Pandas ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಾಧಾರಗಳಾಗಿವೆ. CPython C API ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ C ಅಥವಾ Fortran ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಅವು ತಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ತರ್ಕವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವು ತಮ್ಮ ವೇಗವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ. PyPy ಈ ಬಾಹ್ಯ C ಕೋಡ್ ಅನ್ನು JIT-ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು, PyPy `cpyext` ಎಂಬ ಎಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅದು ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. PyPy NumPy ಮತ್ತು Pandas ನ ತನ್ನದೇ ಆದ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ (`numpypy`), ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕುತ್ತಿಗೆಯು ಈಗಾಗಲೇ C ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಒಳಗೆ ಇದ್ದರೆ, PyPy ಅದನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು `cpyext` ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ನಿಂದ ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು: ಕೆಲವು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವ ಸರಳ ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್ ಪರಿಕರಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಕಾಣಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ JIT ಬೆಚ್ಚಗಾಗುವ ಸಮಯವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಪ್ರಾಬಲ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- I/O-ಬೌಂಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ತನ್ನ ಸಮಯದ 99% ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಹಿಂತಿರುಗಲು ಅಥವಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಹಂಚಿಕೆಯಿಂದ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಓದಲು ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ನ ವೇಗವು ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಅನ್ನು 1x ರಿಂದ 10x ಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ನಗಣ್ಯ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಯೋಜನಾ ತಂತ್ರಗಳು
ನೀವು ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು PyPy ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೀರಿ? ಸರಳದಿಂದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪೀಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾದ ಮೂರು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ತಂತ್ರಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ.
ತಂತ್ರ 1: "ಡ್ರಾಪ್-ಇನ್ ರಿಪ್ಲೇಸ್‌ಮೆಂಟ್" ವಿಧಾನ
ಇದು ಸರಳವಾದ ಮತ್ತು ನೇರವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. CPython ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಬದಲಿಗೆ PyPy ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:
- ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ: ಸೂಕ್ತವಾದ PyPy ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಬಹು ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು `pyenv` ನಂತಹ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: `pyenv install pypy3.9-7.3.9`.
- ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರ: PyPy ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ ಮೀಸಲಾದ ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಇದು ಅದರ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: `pypy3 -m venv pypy_env`.
- ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ: ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ (`source pypy_env/bin/activate`) ಮತ್ತು `pip` ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ: `pip install -r requirements.txt`.
- ಚಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿ: ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ PyPy ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಪ್ರವೇಶ ಬಿಂದುವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ. ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ, ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಕಠಿಣ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು:
- ಅವಲಂಬನೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಶುದ್ಧ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ದೋಷರಹಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, C ವಿಸ್ತರಣೆ ಘಟಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ಲೈಬ್ರರಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಅಥವಾ ಚಲಾಯಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ನೀವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅವಲಂಬನೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಲೈಬ್ರರಿಯ ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಯು PyPy ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
- C ವಿಸ್ತರಣೆ ಸಮಸ್ಯೆ: ನಿರ್ಣಾಯಕ ಲೈಬ್ರರಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದರೆ, ಈ ತಂತ್ರವು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನೀವು ಪರ್ಯಾಯ ಶುದ್ಧ-ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು, PyPy ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮೂಲ ಯೋಜನೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬೇಕು ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಯೋಜನಾ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ತಂತ್ರ 2: ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಥವಾ ಪಾಲಿಗ್ಲೋಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್
ದೊಡ್ಡ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು PyPy ಗೆ ಸರಿಸುವ ಬದಲು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ನೀವು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯಿಂದ PyPy ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೀರಿ, ಅಲ್ಲಿ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮಾದರಿಗಳು:
- ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್: CPU-ಬೌಂಡ್ ತರ್ಕವನ್ನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸ್‌ಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ. ಈ ಸೇವೆಯನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರ PyPy ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಉಳಿದ ಸಿಸ್ಟಮ್, CPython ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಾಗುತ್ತಿರಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Django ಅಥವಾ Flask ವೆಬ್ ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್), ಈ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸೇವೆಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ API (REST, gRPC, ಅಥವಾ ಸಂದೇಶ ಕ್ಯೂನಂತಹ) ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೂ ಉತ್ತಮ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
- ಕ್ಯೂ-ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕರ್ತರು: ಇದು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. CPython ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ("ಉತ್ಪಾದಕ") ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲಿ ತೀವ್ರವಾದ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಸಂದೇಶ ಕ್ಯೂನಲ್ಲಿ (RabbitMQ, Redis ಅಥವಾ SQS ನಂತಹ) ಇರಿಸುತ್ತದೆ. PyPy ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ವರ್ಕರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪೂಲ್ ("ಗ್ರಾಹಕರು"), ಈ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಭಾರೀ ಎತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿತ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪುನಃ ಬರೆಯುವಿಕೆ ಅಥವಾ ನೋವಿನ ಅವಲಂಬನೆ ವಲಸೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ PyPy ನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ತಂತ್ರ 3: CFFI-ಮೊದಲ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾದರಿ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು C ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಇದು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಳೆಯ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ SDK ಅನ್ನು ಸುತ್ತಲು).
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ CPython C API ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ನೀವು C ವಿದೇಶಿ ಕಾರ್ಯ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ (CFFI) ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ. CFFI ಅನ್ನು ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್-ಅಜ್ಞೇಯತಾವಾದಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು CPython ಮತ್ತು PyPy ಎರಡರಲ್ಲೂ ಮನಬಂದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
PyPy ಯೊಂದಿಗೆ ಇದು ಏಕೆ ತುಂಬಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ:
PyPy ನ JIT CFFI ಬಗ್ಗೆ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗಿದೆ. CFFI ಮೂಲಕ C ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕರೆಯುವ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಟ್ರೇಸ್ ಮಾಡುವಾಗ, JIT ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ CFFI ಲೇಯರ್ ಮೂಲಕ "ನೋಡಬಹುದು". ಇದು ಕಾರ್ಯ ಕರೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು C ಕಾರ್ಯದ ಯಂತ್ರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕಂಪೈಲ್ಡ್ ಟ್ರೇಸ್‌ಗೆ ಇನ್‌ಲೈನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಹಾಟ್ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್‌ನಿಂದ C ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕರೆಯುವ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ CPython C API ನೊಂದಿಗೆ JIT ಗೆ ಮಾಡಲು ಇದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ.
ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಸಲಹೆ: C/C++/Rust/Go ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೊಸ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೀವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಕಾಳಜಿಯಾಗಿರಬಹುದೆಂದು ನೀವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದರೆ, ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದ CFFI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ತೆರೆದಿಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವರ್ಧನೆಗಾಗಿ PyPy ಗೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಕ್ಷುಲ್ಲಕ ವ್ಯಾಯಾಮವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ಲಾಭಗಳನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದು
PyPy ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆಯೆಂದು ಎಂದಿಗೂ ಭಾವಿಸಬೇಡಿ. ಯಾವಾಗಲೂ ಅಳೆಯಿರಿ. PyPy ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ ಸರಿಯಾದ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮಾತುಕತೆಗೆ ಬರುವುದಿಲ್ಲ.
ಬೆಚ್ಚಗಾಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು
ಒಂದು ನಿಷ್ಕಪಟ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯಬಹುದು. `time.time()` ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯದ ಒಂದೇ ರನ್ ಅನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಟೈಮಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು JIT ಬೆಚ್ಚಗಾಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಸ್ಥಿರ-ಸ್ಥಿತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸರಿಯಾದ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಹೀಗಿರಬೇಕು:
- ಅಳೆಯಬೇಕಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಲವು ಬಾರಿ ಚಲಾಯಿಸಿ.
- ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ ಅಥವಾ ಟೈಮರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೀಸಲಾದ ಬೆಚ್ಚಗಾಗುವ ಹಂತವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ.
- JIT ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ರನ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಸರಾಸರಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ.
ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳು
- ಮೈಕ್ರೋ-ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳು: ಸಣ್ಣ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಪೈಥಾನ್‌ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ `timeit` ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾರಂಭದ ಹಂತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಲೂಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟೈಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ರಚನಾತ್ಮಕ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್: ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೂಟ್‌ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚು ಔಪಚಾರಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ, `pytest-benchmark` ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ರನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಫಿಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ರನ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ.
- ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್-ಮಟ್ಟದ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್: ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರಮುಖ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ವಾಸ್ತವಿಕ ಲೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಾಗಿದೆ. CPython ಮತ್ತು PyPy ಎರಡರಲ್ಲೂ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿರುದ್ಧ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದಟ್ಟಣೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ವಿನಂತಿಗಳು, ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ದೋಷ ದರಗಳಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು `locust`, `k6` ಅಥವಾ `JMeter` ನಂತಹ ಲೋಡ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕೇವಲ ವೇಗಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದಲ್ಲ. ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು (`tracemalloc`, `memory-profiler`) ಬಳಸಿ. PyPy ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಅದರ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಗಾರ್ಬೇಜ್ ಸಂಗ್ರಾಹಕವು ಅನೇಕ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಗರಿಷ್ಠ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದರ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಮೆಮೊರಿ ಫುಟ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚಿರಬಹುದು.
PyPy ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ದಾರಿ
ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಕಥೆ
PyPy ತಂಡ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲ ಸಮುದಾಯವು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಪಾರ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದ್ದ ಅನೇಕ ಜನಪ್ರಿಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಈಗ ಅತ್ಯುತ್ತಮ PyPy ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಅಧಿಕೃತ PyPy ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ಒಂದು ನೋಟ: HPy
ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ PyPy ಅಳವಡಿಕೆಗೆ C ವಿಸ್ತರಣೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಅತಿದೊಡ್ಡ ತಡೆಯಾಗಿದೆ. ಸಮುದಾಯವು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ: HPy (HpyProject.org). HPy ಪೈಥಾನ್‌ಗಾಗಿ ಹೊಸದಾಗಿ ಮರುವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ C API ಆಗಿದೆ. CPython ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ನ ಆಂತರಿಕ ವಿವರಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ CPython C API ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, HPy ಹೆಚ್ಚು ಅಮೂರ್ತ, ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
HPy ಯ ಭರವಸೆ ಏನೆಂದರೆ, ವಿಸ್ತರಣೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಲೇಖಕರು HPy API ವಿರುದ್ಧ ಒಮ್ಮೆ ತಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದು CPython, PyPy ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಬಹು ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಂಪೈಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. HPy ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆದಾಗ, "ಶುದ್ಧ ಪೈಥಾನ್" ಮತ್ತು "C ವಿಸ್ತರಣೆ" ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಇಂಟರ್‌ಪ್ರಿಟರ್‌ನ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸರಳ ಸಂರಚನಾ ಸ್ವಿಚ್ ಆಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ: ಆಧುನಿಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸಾಧನ
PyPy CPython ಗೆ ಮಾಂತ್ರಿಕ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ, ಅದನ್ನು ನೀವು ಕುರುಡಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷವಾದ, ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಬೆರಗುಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು "ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಭಾಷೆ" ಯಿಂದ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿದ ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ CPU-ಬೌಂಡ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
PyPy ಅನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಈ ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ:
- ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ಇದು CPU-ಬೌಂಡ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ I/O-ಬೌಂಡ್ ಆಗಿದೆಯೇ? ಇದು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನವಾಗಿದೆಯೇ? ಕುತ್ತಿಗೆಯು ಶುದ್ಧ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿದೆಯೇ ಅಥವಾ C ವಿಸ್ತರಣೆಯಲ್ಲಿದೆಯೇ?
- ಸರಿಯಾದ ತಂತ್ರವನ್ನು ಆರಿಸಿ: ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಅನುಮತಿಸಿದರೆ ಸರಳ ಡ್ರಾಪ್-ಇನ್ ಬದಲಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವಿಸ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಕರ್ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ. ಹೊಸ ಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ, CFFI-ಮೊದಲ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
- ಧಾರ್ಮಿಕವಾಗಿ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿ: ಅಳೆಯಿರಿ, ಊಹಿಸಬೇಡಿ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ, ಸ್ಥಿರ-ಸ್ಥಿತಿಯ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ನಿಖರವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು JIT ಬೆಚ್ಚಗಾಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ.
ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ನೀವು ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕುತ್ತಿಗೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಿದಾಗ, ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷೆಯನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ತಲುಪಬೇಡಿ. PyPy ಅನ್ನು ಗಂಭೀರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೆಗೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಹೊಸ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನೀವು ತಿಳಿದಿರುವ ಮತ್ತು ಪ್ರೀತಿಸುವ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಅದ್ಭುತವಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಬಹುದು.