Razvoj C razširitev za Python: Integracija Cython proti PyBind11

Python, čeprav je neverjetno vsestranski in enostaven za uporabo, včasih zaostaja pri nalogah, ki so kritične za zmogljivost. Tu pridejo v poštev C razširitve. Z pisanjem delov kode v C ali C++ lahko znatno povečate zmogljivost in izkoristite obstoječe knjižnice. Ta članek se poglobi v dve priljubljeni orodji za ustvarjanje C razširitev za Python: Cython in PyBind11. Raziskali bomo njune prednosti, slabosti in kako izbrati pravo orodje za vaš projekt.

Zakaj uporabljati C razširitve?

Preden se poglobimo v podrobnosti Cythona in PyBind11, ponovimo, zakaj bi sploh potrebovali C razširitve:

• Zmogljivost: C in C++ ponujata bistveno boljšo zmogljivost kot Python za računsko intenzivne naloge.
• Dostop do nizkonivojskih API-jev: C razširitve omogočajo neposreden dostop do API-jev na sistemski ravni in strojnih virov.
• Integracija z obstoječimi knjižnicami C/C++: Brezhibno integrirajte svojo kodo Python z obstoječimi knjižnicami C/C++. Številna znanstvena in inženirska orodja so napisana v teh jezikih, zato so razširitveni moduli most do Pythona.
• Upravljanje pomnilnika: Natančen nadzor nad upravljanjem pomnilnika je lahko ključen v določenih aplikacijah.

Uvod v Cython

Cython je tako programski jezik kot tudi prevajalnik. Je nadmnožica Pythona, ki dodaja podporo za statično tipiziranje in neposredne klice kode C/C++. Prevajalnik Cython prevede kodo Cython v optimizirano kodo C, ki se nato prevede v razširitveni modul za Python.

Ključne značilnosti Cythona

• Sintaksa, podobna Pythonu: Sintaksa Cythona je zelo podobna Pythonovi, kar olajša učenje za razvijalce v Pythonu.
• Statično tipiziranje: Dodajanje deklaracij statičnih tipov v kodo Cython omogoča prevajalniku, da ustvari učinkovitejšo kodo C.
• Brezhibna integracija s C/C++: Cython ponuja mehanizme za enostavno klicanje funkcij C/C++ in uporabo podatkovnih struktur C/C++.
• Samodejno upravljanje pomnilnika: Cython samodejno upravlja pomnilnik z uporabo Pythonovega zbiralnika smeti, vendar omogoča tudi ročno upravljanje pomnilnika, kadar je to potrebno.

Preprost primer v Cythonu

Poglejmo si preprost primer uporabe Cythona za optimizacijo funkcije, ki izračuna Fibonaccijevo zaporedje:

fibonacci.pyx:

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

              
                Copy
              
            
          

Za prevajanje te kode Cython boste potrebovali datoteko setup.py:

setup.py:

            from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

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

              
                Copy
              
            
          

Zgradite razširitev:

            python setup.py build_ext --inplace
            

              
                Copy
              
            
          

Sedaj lahko uvozite in uporabite funkcijo fibonacci v svoji kodi Python:

            import fibonacci

print(fibonacci.fibonacci(10))
            

              
                Copy
              
            
          

Prednosti in slabosti Cythona

Prednosti:

• Enostaven za učenje: Sintaksa, podobna Pythonu, olajša delo razvijalcem v Pythonu.
• Dobra zmogljivost: Statično tipiziranje lahko privede do znatnih izboljšav zmogljivosti.
• Široko uporabljen: Cython je zrelo in široko uporabljeno orodje z veliko skupnostjo in obsežno dokumentacijo.

Slabosti:

• Zahteva prevajanje: Kodo Cython je treba prevesti v kodo C in nato še v razširitveni modul za Python.
• Specifična sintaksa Cythona: Čeprav je podobna Pythonu, Cython uvaja lastno sintakso za statično tipiziranje in integracijo s C/C++.
• Lahko je zapleten za napredni C++: Integracija s kompleksno kodo C++ je lahko izziv.

Uvod v PyBind11

PyBind11 je lahka knjižnica, ki je samo v glavi (header-only) in omogoča ustvarjanje Python povezav za kodo C++. Uporablja metaprogramiranje s predlogami C++ za sklepanje o informacijah o tipih in generiranje potrebne povezovalne kode za brezhibno integracijo med Pythonom in C++.

Ključne značilnosti PyBind11

• Knjižnica samo v glavi: Ni potrebe po gradnji in namestitvi ločene knjižnice; samo vključite datoteko glave.
• Sodoben C++: Uporablja sodobne funkcije C++ (C++11 in novejše) za čistejšo in bolj izrazno kodo.
• Samodejna pretvorba tipov: PyBind11 samodejno obravnava pretvorbe tipov med podatkovnimi tipi Pythona in C++.
• Obravnavanje izjem: Podpira obravnavanje izjem med Pythonom in C++.
• Podpora za razrede in objekte: Enostavno izpostavite razrede in objekte C++ Pythonu.

Preprost primer v PyBind11

Ponovno implementirajmo funkcijo Fibonaccijevega zaporedja z uporabo 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
              
            
          

Za prevajanje te kode C++ v razširitveni modul za Python boste morali uporabiti prevajalnik C++ (kot je g++) in se povezati s knjižnico Python. Ukaz za prevajanje se bo razlikoval glede na vaš operacijski sistem in namestitev Pythona. Tu je pogost primer za Linux:

            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
              
            
          

(Zamenjajte python3.x z vašo različico Pythona.)

Nato lahko uvozite in uporabite funkcijo fibonacci v svoji kodi Python, enako kot v primeru s Cythonom.

Prednosti in slabosti PyBind11

Prednosti:

• Sodoben C++: Izkorišča sodobne funkcije C++ za čisto in izrazno kodo.
• Enostavna integracija s C++: Poenostavlja postopek izpostavljanja kode C++ Pythonu.
• Samo v glavi: Enostavno za vključitev v vaše projekte.

Slabosti:

• Zahteva znanje C++: Za uporabo PyBind11 morate biti vešči v C++.
• Kompleksnost prevajanja: Prevajanje kode C++ v razširitveni modul za Python je lahko bolj zapleteno kot prevajanje kode Cython, zlasti pri delu s kompleksnimi projekti C++.
• Manj zrel kot Cython: Čeprav se aktivno razvija in široko uporablja, skupnost in ekosistem PyBind11 nista tako obsežna kot pri Cythonu.

Cython proti PyBind11: Podrobna primerjava

Sedaj, ko smo predstavili tako Cython kot PyBind11, ju primerjajmo bolj podrobno glede na več ključnih vidikov:

Sintaksa

• Cython: Uporablja sintakso, podobno Pythonu, z razširitvami za statično tipiziranje in integracijo s C/C++. To omogoča razvijalcem v Pythonu relativno enostavno učenje. Vendar pa je lahko specifična sintaksa Cythona ovira za razvijalce, ki je ne poznajo.
• PyBind11: Uporablja standardni C++ z majhno količino ponavljajoče se kode (boilerplate) za definiranje Python povezav. To zahteva dobro poznavanje C++, vendar se izogne uvajanju novega jezika.

Zmogljivost

• Cython: Lahko doseže odlično zmogljivost, zlasti pri obsežni uporabi statičnega tipiziranja. Prevajalnik Cython lahko ustvari visoko optimizirano kodo C.
• PyBind11: Prav tako zagotavlja odlično zmogljivost. Njegove tehnike metaprogramiranja s predlogami ustvarjajo učinkovito kodo za pretvorbo tipov in klice funkcij. V nekaterih primerih lahko PyBind11 celo preseže Cython, zlasti pri delu s kompleksnimi podatkovnimi strukturami in algoritmi C++.

Integracija z obstoječo kodo C/C++

• Cython: Ponuja mehanizme za klicanje funkcij C/C++ in uporabo podatkovnih struktur C/C++. Vendar pa je integracija s kompleksno kodo C++ lahko izziv. Morda boste morali napisati ovojne funkcije (wrapper functions) za prilagoditev API-ja C++ pričakovanjem Cythona.
• PyBind11: Zasnovan posebej za brezhibno integracijo s kodo C++. Samodejno lahko obravnava pretvorbe tipov in z minimalnim naporom izpostavi razrede in objekte C++ Pythonu. Na splošno velja, da ga je lažje integrirati s sodobno kodo C++.

Enostavnost uporabe

• Cython: Lažji za učenje za razvijalce v Pythonu zaradi svoje sintakse, podobne Pythonu. Postopek prevajanja je razmeroma preprost z uporabo setup.py.
• PyBind11: Zahteva dobro poznavanje C++. Prevajanje kode C++ v razširitveni modul za Python je lahko bolj zapleteno, zlasti pri delu s kompleksnimi projekti C++, ki uporabljajo gradbene sisteme, kot je CMake.

Upravljanje pomnilnika

• Cython: Se primarno zanaša na Pythonov zbiralnik smeti za upravljanje pomnilnika. Vendar pa omogoča tudi ročno upravljanje pomnilnika z uporabo alokacije pomnilnika v slogu C (malloc, free).
• PyBind11: Se prav tako zanaša na Pythonov zbiralnik smeti. Ponuja mehanizme za upravljanje življenjske dobe objektov C++, ki so izpostavljeni Pythonu. Za zagotovitev pravilnega upravljanja pomnilnika lahko uporabite pametne kazalce (std::shared_ptr, std::unique_ptr).

Skupnost in ekosistem

• Cython: Ima večjo in bolj zrelo skupnost z obsežno dokumentacijo in širokim naborom razpoložljivih virov.
• PyBind11: Ima rastočo skupnost in se aktivno razvija. Čeprav je njegova skupnost manjša od Cythonove, je zelo aktivna in odzivna.

Izbira med Cythonom in PyBind11

Izbira med Cythonom in PyBind11 je odvisna od vaših specifičnih potreb in prioritet:

• Izberite Cython, če:
  • Ste predvsem razvijalec v Pythonu z omejenimi izkušnjami s C++.
  • Želite optimizirati odseke kode Python, ki so kritični za zmogljivost, z minimalnim naporom.
  • Želite postopoma uvajati statično tipiziranje v svojo kodo.
  • Vaš projekt se ne zanaša močno na kompleksne funkcije C++.
• Izberite PyBind11, če:
  • Ste vešči v C++ in želite brezhibno integrirati svojo kodo Python z obstoječimi knjižnicami C++.
  • Želite izpostaviti kompleksne razrede in objekte C++ Pythonu.
  • Raje uporabljate sodobne funkcije C++.
  • Je zmogljivost ključnega pomena in ste pripravljeni vložiti čas v optimizacijo svoje kode C++.

Primeri iz resničnega sveta

Oglejmo si nekaj scenarijev iz resničnega sveta, da ponazorimo primere uporabe za Cython in PyBind11:

• Znanstveno računanje: Številne knjižnice za znanstveno računanje, kot sta NumPy in SciPy, uporabljajo Cython za optimizacijo rutin, ki so kritične za zmogljivost. Numerični izračuni, vključeni v simulacijo podnebnih modelov, na primer, imajo veliko koristi od C razširitev. Hitrejša hitrost izvajanja omogoča, da se simulacije izvedejo v razumnih časovnih okvirih.
• Strojno učenje: Knjižnice, kot je scikit-learn, pogosto uporabljajo Cython za implementacijo učinkovitih algoritmov za naloge strojnega učenja. Učenje velikih jezikovnih modelov pogosto zahteva jedra C++ po meri, ki bi bila izpostavljena sloju Python s pomočjo pybind11.
• Razvoj iger: Igralni pogoni, kot je Godot, uporabljajo Cython za integracijo z igralno logiko in pogoni za upodabljanje v C++.
• Finančno modeliranje: Finančne institucije pogosto uporabljajo C++ za visoko zmogljive aplikacije za finančno modeliranje. PyBind11 se lahko uporabi za izpostavitev teh modelov Pythonu za skriptiranje in analizo. Na primer, pri izračunu tvegane vrednosti (VaR) za kompleksen portfelj so lahko pridobitve zmogljivosti znatne.
• Obdelava slik in videa: OpenCV uporablja mešanico Cythona in PyBind11 za pospešitev kompleksnih manipulacij s slikami.

Onkraj osnov: Napredne tehnike

Tako Cython kot PyBind11 ponujata napredne funkcije za bolj zapletene scenarije integracije:

Napredne tehnike v Cythonu

• Uporaba razredov C++ v Cythonu: Razrede C++ lahko deklarirate in uporabljate neposredno v kodi Cython z uporabo sintakse cdef extern from.
• Delo s kazalci: Cython vam omogoča delo s surovimi kazalci in ročno upravljanje pomnilnika.
• Obravnavanje izjem: Cython podpira obravnavanje izjem med Pythonom in C/C++. Za obravnavo izjem, ki jih sproži koda C/C++, lahko uporabite klavzulo except.
• Uporaba zlitih tipov (fused types): Zliti tipi vam omogočajo pisanje generične kode, ki deluje z več numeričnimi tipi brez podvajanja kode, kar poveča zmogljivost.

Napredne tehnike v PyBind11

• Izpostavljanje predlog C++: PyBind11 lahko izpostavi predloge razredov in funkcij C++ Pythonu.
• Delo s pametnimi kazalci: Uporabite std::shared_ptr in std::unique_ptr za upravljanje življenjske dobe objektov C++, izpostavljenih Pythonu.
• Pretvorbe tipov po meri: Določite pravila za pretvorbo tipov po meri za preslikavo med podatkovnimi tipi Pythona in C++.
• Samodejno generiranje povezav: Orodja, kot je `cppyy`, lahko samodejno generirajo povezave PyBind11 iz datotek z glavami C++, kar močno poenostavi postopek integracije za velike projekte.

Najboljše prakse za razvoj C razširitev

Tu je nekaj najboljših praks, ki jih je treba upoštevati pri razvoju C razširitev za Python:

• Ohranite preprostost: Začnite z majhnim, dobro opredeljenim problemom in postopoma povečujte kompleksnost.
• Profilirajte svojo kodo: Pred pisanjem C razširitev prepoznajte ozka grla zmogljivosti v svoji kodi Python. Uporabite orodja za profiliranje, kot je cProfile, da določite področja, ki potrebujejo optimizacijo.
• Pišite enotske teste: Temeljito preizkusite svoje C razširitve, da zagotovite, da delujejo pravilno in ne vnašajo nobenih napak.
• Uporabite nadzor različic: Uporabite sistem za nadzor različic, kot je Git, za sledenje spremembam in sodelovanje z drugimi.
• Dokumentirajte svojo kodo: Jasno in jedrnato dokumentirajte svoje C razširitve, da jih bodo lahko drugi (in vaš prihodnji jaz) razumeli in uporabljali.
• Upoštevajte združljivost med platformami: Zagotovite, da vaše C razširitve delujejo na različnih operacijskih sistemih (Windows, macOS, Linux).
• Pazljivo upravljajte odvisnosti: Bodite pozorni na odvisnosti, ki jih zahtevajo vaše C razširitve, in zagotovite, da so pravilno upravljane.

Zaključek

Cython in PyBind11 sta močni orodji za ustvarjanje C razširitev za Python. Cython je dobra izbira za razvijalce v Pythonu, ki želijo optimizirati zmogljivost z minimalnim naporom, medtem ko je PyBind11 bolj primeren za integracijo s kompleksno kodo C++. S skrbnim pretehtanjem prednosti in slabosti vsakega orodja ter upoštevanjem najboljših praks lahko učinkovito izkoristite C razširitve za izboljšanje zmogljivosti in zmožnosti vaših aplikacij v Pythonu.

Ne glede na to, ali gradite visoko zmogljive znanstvene simulacije, se integrirate z obstoječimi knjižnicami C++ ali preprosto optimizirate kritične odseke svoje kode Python, bo obvladovanje razvoja C razširitev s Cythonom ali PyBind11 znatno izboljšalo vaše zmožnosti kot razvijalca v Pythonu.