Atrakinkite Python našumą: Išsamus PyPy integravimo strategijų tyrimas

Dekadas kūrėjai vertina Python už elegantišką sintaksę, plačią ekosistemą ir nepaprastą produktyvumą. Vis dėlto, jį nuolat lydi pasakojimas: Python yra „lėtas“. Nors tai yra supaprastinimas, tiesa yra ta, kad daug procesoriaus reikalaujantiems uždaviniams standartinis CPython interpretorius gali atsilikti nuo kompiliuojamų kalbų, tokių kaip C++ ar Go. Bet ką, jei galėtumėte pasiekti našumą, artimą šioms kalboms, neatsisakydami mylimos Python ekosistemos? Pristatome PyPy ir jo galingą Just-in-Time (JIT) kompiliatorių.

Šis straipsnis yra išsamus vadovas pasaulio programinės įrangos architektams, inžinieriams ir techniniams vadovams. Mes pereisime nuo paprasto teiginio „PyPy yra greitas“ ir gilinsimės į praktinius mechanizmus, kaip jis pasiekia savo greitį. Svarbiausia, kad išnagrinėsime konkrečias, veiksmingas strategijas, kaip integruoti PyPy į jūsų projektus, nustatysime idealiai tinkamus naudojimo atvejus ir išspręsime galimus iššūkius. Mūsų tikslas – suteikti jums žinių, kad galėtumėte priimti informuotus sprendimus, kada ir kaip panaudoti PyPy savo programoms pagreitinti.

Dviejų interpretatorių pasaka: CPython prieš PyPy

Norint įvertinti, kas daro PyPy ypatingu, pirmiausia turime suprasti numatytąją aplinką, su kuria dirba dauguma Python kūrėjų: CPython.

CPython: etaloninis įgyvendinimas

Kai atsisiunčiate Python iš python.org, jūs gaunate CPython. Jo vykdymo modelis yra tiesioginis:

1. Analizavimas ir kompiliavimas: Jūsų žmogaus skaitomi .py failai yra analizuojami ir kompiliuojami į platformai nepriklausomą tarpinę kalbą, vadinamą baitkodu. Tai yra tai, kas saugoma .pyc failuose.
2. Interpretavimas: Virtuali mašina (Python interpretorius) tada vykdo šį baitkodą po vieną instrukciją.

Šis modelis suteikia nepaprastą lankstumą ir nešiojamumą, tačiau interpretavimo žingsnis yra iš esmės lėtesnis nei tiesiogiai į gimtąsias mašinos instrukcijas kompiliuojamo kodo vykdymas. CPython taip pat turi garsiąją Global Interpreter Lock (GIL), semaforą, kuris leidžia tik vienam gijai vykdyti Python baitkodą vienu metu, efektyviai apribodamas daugiagijų lygiagretumą procesoriaus ribojamiems uždaviniams.

PyPy: JIT varomas alternatyva

PyPy yra alternatyvus Python interpretorius. Jo pats įdomiausias bruožas yra tai, kad jis didžiąja dalimi parašytas apribotoje Python subkalboje, vadinamoje RPython (Restricted Python). RPython įrankių grandinė gali analizuoti šį kodą ir generuoti pasirinktinį, labai optimizuotą interpretorių, kartu su Just-in-Time kompiliatoriumi.

Užuot tiesiog interpretavęs baitkodą, PyPy daro kažką daug sudėtingesnio:

• Jis pradeda nuo kodo interpretavimo, kaip ir CPython.
• Vienu metu jis profiliuoja veikiantį kodą, ieškodamas dažnai vykdomų ciklų ir funkcijų – šios dažnai vadinamos „karštomis vietomis“.
• Kai „karšta vieta“ yra identifikuota, įsijungia JIT kompiliatorius. Jis verčia to konkretaus karšto ciklo baitkodą į labai optimizuotą mašinos kodą, pritaikytą konkretiems tuo metu naudojamiems duomenų tipams.
• Vėlesni šio kodo iškvietimai vykdys greitą, kompiliuotą mašinos kodą tiesiogiai, aplenkiant interpretatorių.

Pagalvokite apie tai taip: CPython yra vertėjas, dirbantis tuo pat metu, atidžiai verčiantis kalbą žodis po žodžio, kiekvieną kartą, kai jam duodama. PyPy yra vertėjas, kuris, išgirdęs tam tikrą pastraipą pakartojant kelis kartus, užsirašo tobulą, iš anksto išverstą jos versiją. Kitą kartą, kai pranešėjas pasako tą pastraipą, PyPy vertėjas tiesiog perskaito iš anksto parašytą, sklandų vertimą, kuris yra kelis kartus greitesnis.

Just-in-Time (JIT) kompiliavimo magija

Terminas „JIT“ yra esminis PyPy vertės pasiūlymui. Demistifikuokime, kaip jo konkreti realizacija, sekantis JIT, veikia savo magiją.

Kaip veikia PyPy sekantis JIT

PyPy JIT nebando kompiliuoti visų funkcijų iš anksto. Vietoj to, jis sutelkia dėmesį į vertingiausius taikinius: ciklus.

1. Apšilimo fazė: Kai pirmą kartą paleidžiate savo kodą, PyPy veikia kaip standartinis interpretorius. Jis iš karto nėra greitesnis nei CPython. Šios pradinės fazės metu jis renka duomenis.
2. Karštųjų ciklų identifikavimas: Profiliavimo įrankis palaiko skaitiklius kiekviename jūsų programos cikle. Kai ciklo skaitiklis viršija tam tikrą ribą, jis pažymimas kaip „karštas“ ir vertas optimizavimo.
3. Sekimas: JIT pradeda įrašinėti tiesinę operacijų seką, vykdomą per vieną karšto ciklo iteraciją. Tai yra „sekimas“. Jis fiksuoja ne tik operacijas, bet ir kintamųjų tipus. Pavyzdžiui, jis gali užfiksuoti „pridėkite šiuos du sveikojo skaičius“, o ne tik „pridėkite šiuos du kintamuosius“.
4. Optimizavimas ir kompiliavimas: Šį sekimą, kuris yra paprastas, tiesinis kelias, daug lengviau optimizuoti nei sudėtingą funkciją su keliais šakojimais. JIT taiko daugybę optimizacijų (pvz., konstantų suliejimą, negyvo kodo pašalinimą ir nuo ciklo nepriklausomo kodo perkėlimą) ir tada optimizuotą sekimą kompiliuoja į gimtąjį mašinos kodą.
5. Apsaugos priemonės ir vykdymas: Kompiliuotas mašinos kodas nėra vykdomas besąlygiškai. Sekimo pradžioje JIT įterpia „apsaugos priemones“. Tai yra mažyčiai, greiti patikrinimai, kurie patvirtina, kad sekimo metu padarytos prielaidos vis dar galioja. Pavyzdžiui, apsaugos priemonė gali patikrinti: „Ar kintamasis x vis dar yra sveikasis skaičius?“ Jei visos apsaugos priemonės praeina, vykdomas itin greitas mašinos kodas. Jei apsaugos priemonė nepraeina (pvz., x dabar yra eilutė), vykdymas sklandžiai grįžta prie interpretatoriaus šiam konkrečiam atvejui, ir nauja sekimo priemonė gali būti generuojama šiam naujam keliui.

Šis apsaugos priemonių mechanizmas yra PyPy dinamiškumo raktas. Jis leidžia didžiulį specializavimą ir optimizavimą, išlaikant visą Python lankstumą.

Apšilimo svarba

Svarbiausia išvada yra ta, kad PyPy našumo naudos nėra akimirksninės. Apšilimo fazė, kurios metu JIT identifikuoja ir kompiliuoja karštas vietas, užima laiko ir procesoriaus ciklus. Tai turi didelių pasekmių tiek sužymėjimui, tiek programos dizainui. Labai trumpai veikiančių scenarijų atveju JIT kompiliavimo antkainis gali kartais padaryti PyPy lėtesnį nei CPython. PyPy iš tiesų šviečia ilgai veikiančiuose, serverio pusės procesuose, kur pradinė apšilimo kaina amortizuojama per tūkstančius ar milijonus užklausų.

Kada pasirinkti PyPy: tinkamų naudojimo atvejų identifikavimas

PyPy yra galingas įrankis, o ne universalus panacėja. Sėkmės raktas yra taikyti jį tinkamai problemai. Našumo padidėjimas gali svyruoti nuo nežymaus iki daugiau nei 100 kartų, priklausomai nuo apkrovos.

Optimali situacija: procesoriaus ribojami, algoritminiai, grynai Python

PyPy suteikia dramatiškiausią pagreitinimą programoms, kurios atitinka šį profilį:

• Ilgai veikiantys procesai: Žiniatinklio serveriai, fono užduočių procesoriai, duomenų analizės vamzdynai ir mokslinės simuliacijos, kurios veikia minutes, valandas ar neapibrėžtai. Tai suteikia JIT pakankamai laiko apšilti ir optimizuoti.
• Procesoriaus ribojamos apkrovos: Programos trukdis yra procesorius, o ne laukimas tinklo užklausų ar disko I/O. Kodas praleidžia laiką ciklų, atlikdamas skaičiavimus ir manipuliuodamas duomenų struktūromis.
• Algoritminis sudėtingumas: Kodas, apimantis sudėtingą logiką, rekursiją, eilutės analizę, objektų kūrimą ir manipuliavimą, ir skaitinius skaičiavimus (kurie dar nėra perkelti į C biblioteką).
• Grynas Python įgyvendinimas: Programos, kurios reikalauja daug našumo, yra parašytos pačiu Python. Kuo daugiau Python kodo JIT gali matyti ir sekti, tuo daugiau jis gali optimizuoti.

Idealių programų pavyzdžiai apima pasirinktines duomenų serializavimo/deserializavimo bibliotekas, šablonų generavimo variklius, žaidimų serverius, finansinio modeliavimo įrankius ir tam tikrus mašininio mokymosi modelių serverio pagrindimo karkasus (kur logika yra Python).

Kada būti atsargiems: Anti-modeliai

Kai kuriais atvejais PyPy gali suteikti nedidelę arba jokios naudos, o netgi sukelti sudėtingumo. Būkite atsargūs šiose situacijose:

• Didelė priklausomybė nuo CPython C plėtinių: Tai yra vienas svarbiausių svarstymų. Bibliotekos, tokios kaip NumPy, SciPy ir Pandas, yra Python duomenų mokslo ekosistemos kertiniai akmenys. Jos pasiekia savo greitį, įgyvendindamos savo pagrindinę logiką optimizuotame C arba Fortran kode, pasiekiamame per CPython C API. PyPy negali JIT kompiliuoti šio išorinio C kodo. Kad palaikytų šias bibliotekas, PyPy turi emuliacijos sluoksnį, vadinamą cpyext, kuris gali būti lėtas ir nepatvarus. Nors PyPy turi savo NumPy ir Pandas versijas (numpypy), suderinamumas ir našumas gali būti didelis iššūkis. Jei jūsų programos trukdis jau yra C plėtinyje, PyPy negali jo pagreitinti ir netgi gali sulėtinti dėl cpyext antkainio.
• Trumpai veikiantys scenarijai: Paprasti komandinės eilutės įrankiai arba scenarijai, kurie vykdomi ir baigiasi per kelias sekundes, greičiausiai nematys naudos, nes JIT apšilimo laikas dominuos vykdymo laiką.
• I/O ribojamos programos: Jei jūsų programa 99% laiko praleidžia laukdama, kol grįš duomenų bazės užklausa ar bus perskaitytas failas iš tinklo disko, Python interpretatoriaus greitis yra nesvarbus. Interpretatoriaus optimizavimas nuo 1x iki 10x turės nedidelį poveikį bendram programos našumui.

Praktinės integravimo strategijos

Jūs nustatėte galimą naudojimo atvejį. Kaip iš tikrųjų integruoti PyPy? Štai trys pagrindinės strategijos, nuo paprasčiausios iki architektoniškai sudėtingos.

Strategija 1: „Pakeitimo be įterpimo“ metodas

Tai yra paprasčiausias ir tiesiausias metodas. Tikslas yra vykdyti visą esamą programą naudojant PyPy interpretorių, o ne CPython interpretorių.

Procesas:

1. Diegimas: Įdiekite tinkamą PyPy versiją. Naudoti įrankį, pvz., `pyenv`, yra labai rekomenduojama, norint valdyti kelis Python interpretorius greta. Pavyzdžiui: `pyenv install pypy3.9-7.3.9`.
2. Virtuali aplinka: Sukurkite dedikuotą virtualią aplinką savo projektui naudojant PyPy. Tai izoliuoja jos priklausomybes. Pavyzdys: `pypy3 -m venv pypy_env`.
3. Aktyvuoti ir diegti: Aktyvuokite aplinką (`source pypy_env/bin/activate`) ir įdiekite projekto priklausomybes naudodami `pip`: `pip install -r requirements.txt`.
4. Vykdyti ir žymėti: Vykdykite programos įėjimo tašką naudodami PyPy interpretorių virtualioje aplinkoje. Svarbiausia, atlikite kruopų, realistišką žymėjimą, kad išmatuotumėte poveikį.

Iššūkiai ir svarstymai:

• Priklausomybės suderinamumas: Tai yra esminis žingsnis. Grynos Python bibliotekos beveik visada veiks be klaidų. Tačiau bet kuri biblioteka, turinti C plėtinio komponentą, gali nepavykti įdiegti ar veikti. Turite atidžiai patikrinti kiekvienos priklausomybės suderinamumą. Kartais naujesnė bibliotekos versija pridėjo PyPy palaikymą, todėl atnaujinti priklausomybes yra geras pirmas žingsnis.
• C plėtinio problema: Jei kritinė biblioteka yra nesuderinama, ši strategija nepavyks. Turėsite arba rasti alternatyvią grynos Python biblioteką, prisidėti prie originalaus projekto, kad pridėtumėte PyPy palaikymą, arba pasirinkti kitą integravimo strategiją.

Strategija 2: hibridinė arba poliglotiška sistema

Tai galingas ir pragmatiškas metodas didelėms, sudėtingoms sistemoms. Užuot perkėlus visą programą į PyPy, jūs chirurgiškai taikote PyPy tik konkrečioms, daug našumo reikalaujančioms dalims, kur jos turės didžiausią poveikį.

Įgyvendinimo modeliai:

• Mikroservisų architektūra: Procesoriaus ribojamą logiką izoliuokite į savo mikroservisą. Šis tarnyba gali būti sukurta ir paleista kaip nepriklausoma PyPy programa. Likusi jūsų sistemos dalis, kuri gali veikti su CPython (pvz., Django ar Flask žiniatinklio priekis), bendrauja su šiuo didelio našumo tarnyba per gerai apibrėžtą API (pvz., REST, gRPC arba žinučių eilutę). Šis modelis suteikia puikią izoliaciją ir leidžia jums naudoti geriausią įrankį kiekvienam darbui.
• Eilutės pagrindu veikiantys darbuotojai: Tai klasikinis ir labai efektyvus modelis. CPython programa („gamintojas“) įdiegia skaičiavimo intensyvias užduotis į žinučių eilutę (pvz., RabbitMQ, Redis arba SQS). Atskiras darbuotojų procesų, veikiančių su PyPy („vartotojai“), grupė paima šias užduotis, atlieka sunkų darbą dideliu greičiu ir išsaugo rezultatus ten, kur pagrindinė programa gali juos pasiekti. Tai puikiai tinka tokioms užduotims kaip vaizdo transliacija, ataskaitų generavimas ar sudėtinga duomenų analizė.

Hibridinis modelis dažnai yra pats realiausias nustatytiems projektams, nes jis sumažina riziką ir leidžia laipsniškai įsisavinti PyPy nereikalaujant visiškai perrašyti ar skausmingo priklausomybės migracijos visam kodui.

Strategija 3: CFFI-First kūrimo modelis

Tai yra proaktyvi strategija projektams, kurie žino, kad jiems reikia tiek didelio našumo, tiek sąveikos su C bibliotekomis (pvz., siekiant apvynioti paveldėtą sistemą ar didelio našumo SDK).

Užuot naudoję tradicinę CPython C API, jūs naudojate C Foreign Function Interface (CFFI) biblioteką. CFFI yra sukurta nuo pat pradžių, kad būtų nepriklausoma nuo interpretatoriaus ir sklandžiai veiktų tiek CPython, tiek PyPy.

Kodėl tai taip efektyvu su PyPy:

PyPy JIT yra neįtikėtinai protingas su CFFI. Sekant ciklą, kuris iškviečia C funkciją per CFFI, JIT dažnai gali „matyti per“ CFFI sluoksnį. Jis supranta funkcijos iškvietimą ir gali tiesiogiai įterpti C funkcijos mašinos kodą į kompiliuotą sekimą. Rezultatas yra tai, kad C funkcijos iškvietimo iš Python antkainis beveik išnyksta karštame cikle. Tai yra kažkas, ką JIT daug sunkiau padaryti su sudėtinga CPython C API.

Veiksmui tinkami patarimai: Jei pradedate naują projektą, kuris reikalauja sąveikos su C/C++/Rust/Go bibliotekomis ir numatote, kad našumas bus problema, naudoti CFFI nuo pirmos dienos yra strateginis pasirinkimas. Tai palieka jūsų pasirinkimo laisvę ir daro būsimą perėjimą prie PyPy našumo padidinimo nereikšmingą užduotį.

Žymėjimas ir patvirtinimas: įrodyti vertes

Niekada nemanykite, kad PyPy bus greitesnis. Visada matuokite. Tinkamas žymėjimas yra privalomas vertinant PyPy.

Įvertinimas apšilimo

Paprastas žymėjimas gali būti klaidinantis. Tiesiog laiko vieną funkcijos vykdymą naudojant `time.time()` įtrauks JIT apšilimą ir neatspindės tikrojo nuolatinio našumo. Tinkamas žymėjimas turi:

• Daug kartų vykdyti matuojamą kodą cikle.
• Pirmas kelias iteracijas atmesti arba vykdyti dedikuotą apšilimo fazę prieš pradedant laikmatį.
• Mtuoti vidutinį vykdymo laiką per didelį skaičių vykdymų, kai JIT turėjo galimybę viską sukompiliuoti.

Įrankiai ir technikos

• Mikro-žymėjimai: Mažoms, izoliuotoms funkcijoms Python integruotas `timeit` modulis yra geras pradžios taškas, nes jis tinkamai tvarko ciklų ir laiko matavimą.
• Struktūrinis žymėjimas: Formalesniam testavimui, integruotam į jūsų testų rinkinį, bibliotekos, pvz., `pytest-benchmark`, suteikia galingus įrankius žymėjimams vykdyti ir analizuoti, įskaitant palyginimus tarp vykdymų.
• Programos lygio žymėjimas: Žiniatinklio tarnyboms svarbiausias žymėjimas yra galutinis našumas esant realiai apkrovai. Naudokite apkrovos testavimo įrankius, pvz., `locust`, `k6` arba `JMeter`, kad imituotumėte realaus pasaulio srautą prieš savo programą, veikiančią tiek CPython, tiek PyPy, ir palyginkite tokius rodiklius kaip užklausos per sekundę, vėlavimas ir klaidų dažnis.
• Atminties profiliavimas: Našumas yra ne tik greitis. Naudokite atminties profiliavimo įrankius (`tracemalloc`, `memory-profiler`), kad palygintumėte atminties suvartojimą. PyPy dažnai turi kitokį atminties profilį. Jo pažangesnis šiukšlių surinkėjas kartais gali sukelti mažesnį didžiausią atminties naudojimą ilgai veikiančioms programoms su daugybe objektų, tačiau jo bazinis atminties pėdsakas gali būti šiek tiek didesnis.

PyPy ekosistema ir kelias į priekį

Kintanti suderinamumo istorija

PyPy komanda ir platesnė bendruomenė padarė milžinišką pažangą suderinamumo srityje. Daugelis populiarių bibliotekų, kurios anksčiau kėlė problemų, dabar turi puikų PyPy palaikymą. Visada tikrinkite oficialią PyPy svetainę ir jūsų svarbiausių bibliotekų dokumentaciją, kad gautumėte naujausią suderinamumo informaciją. Situacija nuolat gerėja.

Žvilgsnis į ateitį: HPy

C plėtinių problema išlieka didžiausia kliūtimi universalaus PyPy įsisavinimui. Bendruomenė aktyviai dirba prie ilgalaikio sprendimo: HPy (HpyProject.org). HPy yra nauja, pertvarkyta C API Python. Skirtingai nei CPython C API, kuri atskleidžia CPython interpretatoriaus vidines detales, HPy suteikia abstraktesnę, universalesnę sąsają.

HPy pažadas yra toks, kad plėtinių modulių autoriai gali parašyti savo kodą vieną kartą pagal HPy API, ir jis bus efektyviai kompiliuojamas ir veiks keliuose interpretoriuose, įskaitant CPython, PyPy ir kitus. Kai HPy įgis plačią pritaikymą, skirtumas tarp „gryno Python“ ir „C plėtinio“ bibliotekų taps mažiau našumo rūpesčiu, potencialiai paverčiant interpretatoriaus pasirinkimą paprastu konfigūracijos jungikliu.

Išvada: strateginis įrankis moderniam kūrėjui

PyPy nėra magiškas CPython pakaitalas, kurį galite pritaikyti aklais. Tai yra labai specializuota, nepaprastai galinga inžinerijos dalis, kuri, taikoma tinkamai problemai, gali duoti stulbinančių našumo pagerinimų. Ji paverčia Python iš „scenarijų kalbos“ į didelio našumo platformą, galinčią konkuruoti su statiniais kompiliuojamais kalbomis plačiame procesoriaus ribojamų uždavinių spektre.

Norėdami sėkmingai panaudoti PyPy, prisiminkite šiuos pagrindinius principus:

• Supraskite savo apkrovą: Ar ji procesoriaus ribojama, ar I/O ribojama? Ar ji ilgai veikianti? Ar trukdis yra gryname Python kode, ar C plėtinyje?
• Pasirinkite tinkamą strategiją: Pradėkite nuo paprasto pakeitimo be įterpimo, jei priklausomybės leidžia. Sudėtingoms sistemoms priimkite hibridinę architektūrą, naudojant mikroservisus arba darbuotojų eilutes. Naujiems projektams apsvarstykite CFFI-first metodą.
• Religingai žymėkite: Matuokite, ne spėliokite. Įvertinkite JIT apšilimą, kad gautumėte tikslius našumo duomenis, atspindinčius realaus pasaulio, nuolatinį vykdymą.

Kitą kartą, kai susidursite su našumo trukdžiu Python programoje, nesikreipkite iš karto į kitą kalbą. Rimtai pažvelkite į PyPy. Suprasdami jo stipriąsias puses ir pasirinkdami strateginį integravimo metodą, galite atskleisti naują našumo lygį ir toliau kurti nuostabius dalykus su kalba, kurią pažįstate ir mylite.