Python C plėtinių kūrimas: Cython ir PyBind11 integravimo palyginimas

Nors Python yra neįtikėtinai universalus ir lengvai naudojamas, kartais jo pritrūksta atliekant našumui kritiškas užduotis. Būtent čia į pagalbą ateina C plėtiniai. Rašydami dalį kodo C arba C++ kalbomis, galite žymiai padidinti našumą ir panaudoti esamas bibliotekas. Šiame straipsnyje gilinamasi į du populiarius įrankius, skirtus kurti Python C plėtinius: Cython ir PyBind11. Išnagrinėsime jų stipriąsias, silpnąsias puses ir tai, kaip pasirinkti tinkamiausią jūsų projektui.

Kodėl naudoti C plėtinius?

Prieš gilinantis į Cython ir PyBind11 specifiką, apibendrinkime, kodėl jums apskritai gali prireikti C plėtinių:

• Našumas: C ir C++ siūlo žymiai geresnį našumą nei Python skaičiavimams imlioms užduotims.
• Prieiga prie žemo lygio API: C plėtiniai suteikia tiesioginę prieigą prie sistemos lygio API ir aparatinės įrangos resursų.
• Integracija su esamomis C/C++ bibliotekomis: Sklandžiai integruokite savo Python kodą su esamomis C/C++ bibliotekomis. Daugelis mokslinių ir inžinerinių įrankių yra parašyti šiomis kalbomis, todėl plėtinių moduliai tampa tiltu į Python.
• Atminties valdymas: Smulkmeniškas atminties valdymo kontroliavimas gali būti lemiamas tam tikrose programose.

Įvadas į Cython

Cython yra ir programavimo kalba, ir kompiliatorius. Tai yra Python viršrinkinys, kuris prideda statinio tipizavimo ir tiesioginių C/C++ kodo iškvietimų palaikymą. Cython kompiliatorius verčia Cython kodą į optimizuotą C kodą, kuris vėliau kompiliuojamas į Python plėtinio modulį.

Pagrindinės Cython savybės

• Į Python panaši sintaksė: Cython sintaksė yra labai panaši į Python, todėl Python kūrėjams ją palyginti lengva išmokti.
• Statinis tipizavimas: Pridėjus statinių tipų deklaracijas į savo Cython kodą, kompiliatorius gali generuoti efektyvesnį C kodą.
• Sklandi C/C++ integracija: Cython suteikia mechanizmus, leidžiančius lengvai iškviesti C/C++ funkcijas ir naudoti C/C++ duomenų struktūras.
• Automatinis atminties valdymas: Cython automatiškai valdo atmintį naudodamas Python šiukšlių surinkėją, tačiau prireikus leidžia ir rankinį atminties valdymą.

Paprastas Cython pavyzdys

Pažvelkime į paprastą pavyzdį, kaip naudojant Cython optimizuoti funkciją, kuri skaičiuoja Fibonačio seką:

fibonacci.pyx:

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

              
                Copy
              
            
          

Norint sukompiliuoti šį Cython kodą, jums reikės setup.py failo:

setup.py:

            from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

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

              
                Copy
              
            
          

Sukurkite plėtinį:

            python setup.py build_ext --inplace
            

              
                Copy
              
            
          

Dabar galite importuoti ir naudoti fibonacci funkciją savo Python kode:

            import fibonacci

print(fibonacci.fibonacci(10))
            

              
                Copy
              
            
          

Cython privalumai ir trūkumai

Privalumai:

• Lengva išmokti: Į Python panaši sintaksė palengvina mokymąsi Python kūrėjams.
• Geras našumas: Statinis tipizavimas gali žymiai pagerinti našumą.
• Plačiai naudojamas: Cython yra brandus ir plačiai naudojamas įrankis su didele bendruomene ir išsamia dokumentacija.

Trūkumai:

• Reikalingas kompiliavimas: Cython kodą reikia sukompiliuoti į C kodą, o tada į Python plėtinio modulį.
• Specifinė Cython sintaksė: Nors ir panaši į Python, Cython turi savo sintaksę statiniam tipizavimui ir C/C++ integracijai.
• Gali būti sudėtinga su pažangiu C++: Integracija su sudėtingu C++ kodu gali būti iššūkis.

Įvadas į PyBind11

PyBind11 yra lengvasvorė, tik antraštės failais pagrįsta (header-only) biblioteka, kuri leidžia kurti Python sąsajas (bindings) su C++ kodu. Ji naudoja C++ šablonų metaprogramavimą, kad nustatytų tipų informaciją ir sugeneruotų reikiamą kodą sklandžiai Python ir C++ integracijai.

Pagrindinės PyBind11 savybės

• Tik antraštės failų biblioteka: Nereikia kurti ir diegti atskiros bibliotekos; tiesiog įtraukite antraštės failą.
• Modernus C++: Naudoja modernias C++ funkcijas (C++11 ir vėlesnes) švaresniam ir išraiškingesniam kodui.
• Automatinis tipų konvertavimas: PyBind11 automatiškai tvarko tipų konvertavimą tarp Python ir C++ duomenų tipų.
• Išimčių tvarkymas: Palaiko išimčių tvarkymą tarp Python ir C++.
• Klasių ir objektų palaikymas: Leidžia lengvai atverti C++ klases ir objektus Python'ui.

Paprastas PyBind11 pavyzdys

Pabandykime iš naujo įgyvendinti Fibonačio sekos funkciją naudojant 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
              
            
          

Norint sukompiliuoti šį C++ kodą į Python plėtinio modulį, reikės naudoti C++ kompiliatorių (pvz., g++) ir susieti su Python biblioteka. Kompiliavimo komanda skirsis priklausomai nuo jūsų operacinės sistemos ir Python diegimo. Štai įprastas pavyzdys Linux sistemai:

            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
              
            
          

(Pakeiskite python3.x į savo Python versiją.)

Tada galite importuoti ir naudoti fibonacci funkciją savo Python kode, kaip ir Cython pavyzdyje.

PyBind11 privalumai ir trūkumai

Privalumai:

• Modernus C++: Išnaudoja modernias C++ funkcijas švariam ir išraiškingam kodui.
• Lengva integracija su C++: Supaprastina C++ kodo atvėrimo Python'ui procesą.
• Tik antraštės failai: Lengva įtraukti į savo projektus.

Trūkumai:

• Reikalingos C++ žinios: Norint naudoti PyBind11, reikia gerai išmanyti C++.
• Kompiliavimo sudėtingumas: C++ kodo kompiliavimas į Python plėtinio modulį gali būti sudėtingesnis nei Cython kodo kompiliavimas, ypač dirbant su sudėtingais C++ projektais.
• Mažiau brandus nei Cython: Nors aktyviai vystomas ir plačiai naudojamas, PyBind11 bendruomenė ir ekosistema nėra tokios plačios kaip Cython.

Cython vs. PyBind11: detalus palyginimas

Dabar, kai pristatėme Cython ir PyBind11, palyginkime juos išsamiau pagal kelis pagrindinius aspektus:

Sintaksė

• Cython: Naudoja į Python panašią sintaksę su plėtiniais statiniam tipizavimui ir C/C++ integracijai. Dėl to Python kūrėjams jį gana lengva išmokti. Tačiau specifinė Cython sintaksė gali būti kliūtis kūrėjams, kurie su ja nesusipažinę.
• PyBind11: Naudoja standartinį C++ su nedideliu kiekiu paruoštinio kodo (boilerplate) Python sąsajoms apibrėžti. Tam reikalingas geras C++ išmanymas, tačiau išvengiama naujos kalbos įvedimo.

Našumas

• Cython: Gali pasiekti puikų našumą, ypač kai plačiai naudojamas statinis tipizavimas. Cython kompiliatorius gali generuoti labai optimizuotą C kodą.
• PyBind11: Taip pat užtikrina puikų našumą. Jo šablonų metaprogramavimo metodai generuoja efektyvų kodą tipų konvertavimui ir funkcijų iškvietimams. Kai kuriais atvejais PyBind11 gali netgi pralenkti Cython, ypač dirbant su sudėtingomis C++ duomenų struktūromis ir algoritmais.

Integracija su esamu C/C++ kodu

• Cython: Suteikia mechanizmus C/C++ funkcijų iškvietimui ir C/C++ duomenų struktūrų naudojimui. Tačiau integracija su sudėtingu C++ kodu gali būti iššūkis. Gali tekti rašyti apgaubiančias (wrapper) funkcijas, kad C++ API pritaikytumėte Cython lūkesčiams.
• PyBind11: Sukurtas specialiai sklandžiai integracijai su C++ kodu. Jis gali automatiškai tvarkyti tipų konvertavimą ir atverti C++ klases bei objektus Python'ui su minimaliomis pastangomis. Paprastai laikoma, kad jį lengviau integruoti su moderniu C++ kodu.

Naudojimo paprastumas

• Cython: Lengviau išmokti Python kūrėjams dėl į Python panašios sintaksės. Kompiliavimo procesas yra gana paprastas naudojant setup.py.
• PyBind11: Reikalauja gero C++ išmanymo. C++ kodo kompiliavimas į Python plėtinio modulį gali būti sudėtingesnis, ypač dirbant su sudėtingais C++ projektais, kurie naudoja kūrimo sistemas, tokias kaip CMake.

Atminties valdymas

• Cython: Daugiausia remiasi Python šiukšlių surinkėju atminties valdymui. Tačiau jis taip pat leidžia rankinį atminties valdymą naudojant C stiliaus atminties paskirstymą (malloc, free).
• PyBind11: Taip pat remiasi Python šiukšlių surinkėju. Jis suteikia mechanizmus C++ objektų, atvertų Python'ui, gyvavimo trukmės valdymui. Galite naudoti išmaniąsias rodykles (std::shared_ptr, std::unique_ptr), kad užtikrintumėte tinkamą atminties valdymą.

Bendruomenė ir ekosistema

• Cython: Turi didesnę ir brandesnę bendruomenę su išsamia dokumentacija ir plačiu prieinamų resursų spektru.
• PyBind11: Turi augančią bendruomenę ir yra aktyviai vystomas. Nors jo bendruomenė mažesnė nei Cython, ji yra labai aktyvi ir greitai reaguoja.

Pasirinkimas tarp Cython ir PyBind11

Pasirinkimas tarp Cython ir PyBind11 priklauso nuo jūsų konkrečių poreikių ir prioritetų:

• Rinkitės Cython, jei:
  • Daugiausia esate Python kūrėjas su ribota C++ patirtimi.
  • Jums reikia optimizuoti našumui kritiškas Python kodo dalis su minimaliomis pastangomis.
  • Norite palaipsniui įvesti statinį tipizavimą į savo kodą.
  • Jūsų projektas nėra labai priklausomas nuo sudėtingų C++ funkcijų.
• Rinkitės PyBind11, jei:
  • Gerai išmanote C++ ir norite sklandžiai integruoti savo Python kodą su esamomis C++ bibliotekomis.
  • Norite atverti sudėtingas C++ klases ir objektus Python'ui.
  • Teikiate pirmenybę modernių C++ funkcijų naudojimui.
  • Našumas yra kritiškai svarbus, ir esate pasirengę investuoti laiką į savo C++ kodo optimizavimą.

Realaus pasaulio pavyzdžiai

Panagrinėkime keletą realaus pasaulio scenarijų, iliustruojančių Cython ir PyBind11 panaudojimo atvejus:

• Moksliniai skaičiavimai: Daugelis mokslinių skaičiavimų bibliotekų, tokių kaip NumPy ir SciPy, naudoja Cython našumui kritiškoms rutinoms optimizuoti. Pavyzdžiui, skaitmeniniai skaičiavimai, susiję su klimato modelių simuliavimu, gauna didelę naudą iš C plėtinių. Didesnis vykdymo greitis leidžia simuliacijas atlikti per priimtiną laiką.
• Mašininis mokymasis: Bibliotekos, tokios kaip scikit-learn, dažnai naudoja Cython efektyviems algoritmams mašininio mokymosi užduotims įgyvendinti. Didelių kalbos modelių mokymas dažnai reikalauja specialių C++ branduolių (kernels), kurie būtų atverti Python sluoksniui naudojant pybind11.
• Žaidimų kūrimas: Žaidimų varikliai, tokie kaip Godot, naudoja Cython integracijai su C++ žaidimų logika ir atvaizdavimo varikliais.
• Finansinis modeliavimas: Finansų institucijos dažnai naudoja C++ didelio našumo finansinio modeliavimo programoms. PyBind11 gali būti naudojamas šiems modeliams atverti Python'ui scenarijų rašymui ir analizei. Pavyzdžiui, skaičiuojant rizikos vertę (Value at Risk, VaR) sudėtingam portfeliui, našumo padidėjimas gali būti reikšmingas.
• Vaizdų ir vaizdo įrašų apdorojimas: OpenCV naudoja Cython ir PyBind11 derinį, kad pagreitintų sudėtingas vaizdų manipuliacijas.

Daugiau nei pagrindai: pažangios technikos

Tiek Cython, tiek PyBind11 siūlo pažangias funkcijas sudėtingesniems integracijos scenarijams:

Pažangios Cython technikos

• C++ klasių naudojimas Cython: Galite deklaruoti ir naudoti C++ klases tiesiogiai Cython kode naudodami cdef extern from sintaksę.
• Darbas su rodyklėmis: Cython leidžia dirbti su tiesioginėmis rodyklėmis (raw pointers) ir atlikti rankinį atminties valdymą.
• Išimčių tvarkymas: Cython palaiko išimčių tvarkymą tarp Python ir C/C++. Galite naudoti except sąlygą, kad apdorotumėte C/C++ kodo sukeltas išimtis.
• Sulietų tipų (fused types) naudojimas: Sulieti tipai leidžia rašyti bendrinį kodą, kuris veikia su keliais skaitiniais tipais be kodo dubliavimo, taip padidinant našumą.

Pažangios PyBind11 technikos

• C++ šablonų atvėrimas: PyBind11 gali atverti C++ šablonines klases ir funkcijas Python'ui.
• Darbas su išmaniosiomis rodyklėmis: Naudokite std::shared_ptr ir std::unique_ptr C++ objektų, atvertų Python'ui, gyvavimo trukmei valdyti.
• Individualūs tipų konvertavimai: Apibrėžkite individualias tipų konvertavimo taisykles atitikmenims tarp Python ir C++ duomenų tipų.
• Automatinis sąsajų generavimas: Įrankiai, tokie kaip `cppyy`, gali automatiškai generuoti PyBind11 sąsajas iš C++ antraštės failų, labai supaprastindami integracijos procesą dideliems projektams.

Geriausios C plėtinių kūrimo praktikos

Štai keletas geriausių praktikų, kurių reikėtų laikytis kuriant C plėtinius Python'ui:

• Paprastumas: Pradėkite nuo mažos, gerai apibrėžtos problemos ir palaipsniui didinkite sudėtingumą.
• Profiluokite savo kodą: Prieš rašydami C plėtinius, nustatykite našumo trūkumus savo Python kode. Naudokite profiliavimo įrankius, tokius kaip cProfile, kad nustatytumėte sritis, kurias reikia optimizuoti.
• Rašykite vienetinius testus (unit tests): Kruopščiai testuokite savo C plėtinius, kad įsitikintumėte, jog jie veikia teisingai ir neįveda naujų klaidų.
• Naudokite versijų kontrolę: Naudokite versijų kontrolės sistemą, pvz., Git, kad sektumėte pakeitimus ir bendradarbiautumėte su kitais.
• Dokumentuokite savo kodą: Aiškiai ir glaustai dokumentuokite savo C plėtinius, kad kiti (ir jūs ateityje) galėtų juos suprasti ir naudoti.
• Apsvarstykite suderinamumą tarp platformų: Užtikrinkite, kad jūsų C plėtiniai veiktų skirtingose operacinėse sistemose (Windows, macOS, Linux).
• Atidžiai valdykite priklausomybes: Atsižvelkite į jūsų C plėtiniams reikalingas priklausomybes ir užtikrinkite, kad jos būtų tinkamai valdomos.

Išvada

Cython ir PyBind11 yra galingi įrankiai Python C plėtiniams kurti. Cython yra geras pasirinkimas Python kūrėjams, norintiems optimizuoti našumą su minimaliomis pastangomis, o PyBind11 labiau tinka integracijai su sudėtingu C++ kodu. Atidžiai apsvarstę kiekvieno įrankio privalumus ir trūkumus bei laikydamiesi geriausių praktikų, galite efektyviai panaudoti C plėtinius, siekdami pagerinti savo Python programų našumą ir galimybes.

Nesvarbu, ar kuriate didelio našumo mokslines simuliacijas, integruojatės su esamomis C++ bibliotekomis, ar tiesiog optimizuojate kritines savo Python kodo dalis, C plėtinių kūrimo įgūdžių įvaldymas su Cython ar PyBind11 žymiai pagerins jūsų, kaip Python kūrėjo, galimybes.