Utveckling av Python C-tillägg: Integration med Cython vs. PyBind11

Python, trots att det är otroligt mångsidigt och lätt att använda, kommer ibland till korta när det gäller prestandakritiska uppgifter. Det är här C-tillägg kommer in i bilden. Genom att skriva delar av din kod i C eller C++ kan du avsevärt öka prestandan och utnyttja befintliga bibliotek. Den här artikeln fördjupar sig i två populära verktyg för att skapa Python C-tillägg: Cython och PyBind11. Vi kommer att utforska deras styrkor, svagheter och hur man väljer rätt verktyg för sitt projekt.

Varför använda C-tillägg?

Innan vi dyker ner i detaljerna kring Cython och PyBind11, låt oss sammanfatta varför du kan behöva C-tillägg från första början:

• Prestanda: C och C++ erbjuder betydligt bättre prestanda än Python för beräkningsintensiva uppgifter.
• Åtkomst till lågnivå-API:er: C-tillägg ger direkt åtkomst till API:er på systemnivå och hårdvaruresurser.
• Integration med befintliga C/C++-bibliotek: Integrera sömlöst din Python-kod med befintliga C/C++-bibliotek. Många vetenskapliga och tekniska verktyg är skrivna i dessa språk, vilket gör tilläggsmoduler till en bro till Python.
• Minneshantering: Finskornig kontroll över minneshantering kan vara avgörande i vissa tillämpningar.

Introduktion till Cython

Cython är både ett programmeringsspråk och en kompilator. Det är en övermängd av Python som lägger till stöd för statisk typning och direkta anrop till C/C++-kod. Cython-kompilatorn översätter Cython-kod till optimerad C-kod, som sedan kompileras till en Python-tilläggsmodul.

Huvudfunktioner i Cython

• Python-liknande syntax: Cythons syntax är mycket lik Pythons, vilket gör det relativt enkelt för Python-utvecklare att lära sig.
• Statisk typning: Att lägga till statiska typdeklarationer i din Cython-kod gör att kompilatorn kan generera mer effektiv C-kod.
• Sömlös C/C++-integration: Cython tillhandahåller mekanismer för att enkelt anropa C/C++-funktioner och använda C/C++-datastrukturer.
• Automatisk minneshantering: Cython hanterar minneshantering automatiskt med hjälp av Pythons skräpsamlare, men det tillåter också manuell minneshantering vid behov.

Ett enkelt Cython-exempel

Låt oss titta på ett enkelt exempel på hur man använder Cython för att optimera en funktion som beräknar Fibonacci-sekvensen:

fibonacci.pyx:

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

              
                Copy
              
            
          

För att kompilera denna Cython-kod behöver du en setup.py-fil:

setup.py:

            from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

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

              
                Copy
              
            
          

Bygg tillägget:

            python setup.py build_ext --inplace
            

              
                Copy
              
            
          

Du kan nu importera och använda fibonacci-funktionen i din Python-kod:

            import fibonacci

print(fibonacci.fibonacci(10))
            

              
                Copy
              
            
          

För- och nackdelar med Cython

Fördelar:

• Lätt att lära sig: Python-liknande syntax gör det enkelt för Python-utvecklare.
• Bra prestanda: Statisk typning kan leda till betydande prestandaförbättringar.
• Används i stor utsträckning: Cython är ett moget och välanvänt verktyg med en stor community och omfattande dokumentation.

Nackdelar:

• Kräver kompilering: Cython-kod måste kompileras till C-kod och sedan kompileras till en Python-tilläggsmodul.
• Cython-specifik syntax: Även om den är Python-liknande, introducerar Cython sin egen syntax för statisk typning och C/C++-integration.
• Kan vara komplext för avancerad C++: Att integrera med komplex C++-kod kan vara utmanande.

Introduktion till PyBind11

PyBind11 är ett lättviktigt header-only-bibliotek som låter dig skapa Python-bindningar för C++-kod. Det använder C++-mallmetaprogrammering för att härleda typinformation och generera den nödvändiga "limkoden" för sömlös integration mellan Python och C++.

Huvudfunktioner i PyBind11

• Header-only-bibliotek: Inget behov av att bygga och installera ett separat bibliotek; inkludera bara header-filen.
• Modern C++: Använder moderna C++-funktioner (C++11 och senare) för renare och mer uttrycksfull kod.
• Automatisk typkonvertering: PyBind11 hanterar automatiskt typkonverteringar mellan Python- och C++-datatyper.
• Undantagshantering: Stöder undantagshantering mellan Python och C++.
• Stöd för klasser och objekt: Exponera enkelt C++-klasser och -objekt för Python.

Ett enkelt PyBind11-exempel

Låt oss implementera Fibonacci-sekvensfunktionen på nytt med 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
              
            
          

För att kompilera denna C++-kod till en Python-tilläggsmodul måste du använda en C++-kompilator (som g++) och länka mot Python-biblioteket. Kompileringskommandot varierar beroende på ditt operativsystem och din Python-installation. Här är ett vanligt exempel för 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
              
            
          

(Ersätt python3.x med din Python-version.)

Du kan sedan importera och använda fibonacci-funktionen i din Python-kod, på samma sätt som i Cython-exemplet.

För- och nackdelar med PyBind11

Fördelar:

• Modern C++: Utnyttjar moderna C++-funktioner för ren och uttrycksfull kod.
• Enkel integration med C++: Förenklar processen att exponera C++-kod för Python.
• Header-only: Lätt att inkludera i dina projekt.

Nackdelar:

• Kräver C++-kunskaper: Du måste vara kunnig i C++ för att använda PyBind11.
• Kompileringskomplexitet: Att kompilera C++-kod till en Python-tilläggsmodul kan vara mer komplext än att kompilera Cython-kod, särskilt när man hanterar komplexa C++-projekt.
• Mindre mogen än Cython: Även om PyBind11 utvecklas aktivt och används i stor utsträckning är dess community och ekosystem inte lika omfattande som Cythons.

Cython vs. PyBind11: En detaljerad jämförelse

Nu när vi har introducerat både Cython och PyBind11, låt oss jämföra dem mer i detalj utifrån flera viktiga aspekter:

Syntax

• Cython: Använder en Python-liknande syntax med tillägg för statisk typning och C/C++-integration. Detta gör det relativt enkelt för Python-utvecklare att komma igång. Den Cython-specifika syntaxen kan dock vara ett hinder för utvecklare som inte är bekanta med den.
• PyBind11: Använder standard C++ med en liten mängd "boilerplate"-kod för att definiera Python-bindningarna. Detta kräver en solid förståelse för C++ men undviker att introducera ett nytt språk.

Prestanda

• Cython: Kan uppnå utmärkt prestanda, särskilt när statisk typning används i stor utsträckning. Cython-kompilatorn kan generera högt optimerad C-kod.
• PyBind11: Levererar också utmärkt prestanda. Dess mallmetaprogrammeringstekniker genererar effektiv kod för typkonvertering och funktionsanrop. I vissa fall kan PyBind11 till och med överträffa Cython, särskilt när det gäller komplexa C++-datastrukturer och algoritmer.

Integration med befintlig C/C++-kod

• Cython: Tillhandahåller mekanismer för att anropa C/C++-funktioner och använda C/C++-datastrukturer. Att integrera med komplex C++-kod kan dock vara utmanande. Du kan behöva skriva "wrapper"-funktioner för att anpassa C++-API:et till Cythons förväntningar.
• PyBind11: Designad specifikt för sömlös integration med C++-kod. Det kan automatiskt hantera typkonverteringar och exponera C++-klasser och -objekt för Python med minimal ansträngning. Det anses generellt vara lättare att integrera med modern C++-kod.

Användarvänlighet

• Cython: Lättare att lära sig för Python-utvecklare på grund av sin Python-liknande syntax. Kompileringsprocessen är relativt enkel med hjälp av setup.py.
• PyBind11: Kräver en god förståelse för C++. Att kompilera C++-kod till en Python-tilläggsmodul kan vara mer komplext, särskilt när man hanterar komplexa C++-projekt som använder byggsystem som CMake.

Minneshantering

• Cython: Förlitar sig främst på Pythons skräpsamlare för minneshantering. Det tillåter dock också manuell minneshantering med C-liknande minnesallokering (malloc, free).
• PyBind11: Förlitar sig också på Pythons skräpsamlare. Det tillhandahåller mekanismer för att hantera livslängden för C++-objekt som exponeras för Python. Du kan använda smarta pekare (std::shared_ptr, std::unique_ptr) för att säkerställa korrekt minneshantering.

Community och ekosystem

• Cython: Har en större och mer mogen community med omfattande dokumentation och ett brett utbud av tillgängliga resurser.
• PyBind11: Har en växande community och utvecklas aktivt. Även om dess community är mindre än Cythons är den mycket aktiv och lyhörd.

Att välja mellan Cython och PyBind11

Valet mellan Cython och PyBind11 beror på dina specifika behov och prioriteringar:

• Välj Cython om:
  • Du är främst en Python-utvecklare med begränsad C++-erfarenhet.
  • Du behöver optimera prestandakritiska delar av din Python-kod med minimal ansträngning.
  • Du vill gradvis introducera statisk typning i din kod.
  • Ditt projekt inte är starkt beroende av komplexa C++-funktioner.
• Välj PyBind11 om:
  • Du är kunnig i C++ och vill sömlöst integrera din Python-kod med befintliga C++-bibliotek.
  • Du vill exponera komplexa C++-klasser och -objekt för Python.
  • Du föredrar att använda moderna C++-funktioner.
  • Prestanda är avgörande, och du är villig att investera tid i att optimera din C++-kod.

Exempel från verkligheten

Låt oss titta på några verkliga scenarier för att illustrera användningsfallen för Cython och PyBind11:

• Vetenskapliga beräkningar: Många bibliotek för vetenskapliga beräkningar, som NumPy och SciPy, använder Cython för att optimera prestandakritiska rutiner. De numeriska beräkningar som är involverade i att simulera klimatmodeller, till exempel, drar stor nytta av C-tillägg. Den snabbare exekveringshastigheten gör att simuleringar kan köras inom rimliga tidsramar.
• Maskininlärning: Bibliotek som scikit-learn använder ofta Cython för att implementera effektiva algoritmer för maskininlärningsuppgifter. Träning av stora språkmodeller kräver ofta anpassade C++-kärnor som skulle exponeras för Python-lagret med pybind11.
• Spelutveckling: Spelmotorer som Godot använder Cython för att integrera med C++-spellogik och renderingsmotorer.
• Finansiell modellering: Finansinstitut använder ofta C++ för högpresterande finansiella modelleringsapplikationer. PyBind11 kan användas för att exponera dessa modeller för Python för skriptning och analys. Till exempel, vid beräkning av Value at Risk (VaR) för en komplex portfölj, kan prestandavinsterna vara betydande.
• Bild- och videobearbetning: OpenCV använder en blandning av Cython och PyBind11 för att accelerera de komplexa bildmanipulationerna.

Utöver grunderna: Avancerade tekniker

Både Cython och PyBind11 erbjuder avancerade funktioner för mer komplexa integrationsscenarier:

Avancerade Cython-tekniker

• Använda C++-klasser i Cython: Du kan deklarera och använda C++-klasser direkt i Cython-kod med hjälp av cdef extern from-syntaxen.
• Arbeta med pekare: Cython låter dig arbeta med råa pekare och utföra manuell minneshantering.
• Undantagshantering: Cython stöder undantagshantering mellan Python och C/C++. Du kan använda except-satsen för att hantera undantag som kastas av C/C++-kod.
• Använda "fused types": "Fused types" låter dig skriva generisk kod som fungerar med flera numeriska typer utan kodduplicering, vilket resulterar i ökad prestanda.

Avancerade PyBind11-tekniker

• Exponera C++-mallar: PyBind11 kan exponera C++-mallklasser och -funktioner för Python.
• Arbeta med smarta pekare: Använd std::shared_ptr och std::unique_ptr för att hantera livslängden för C++-objekt som exponeras för Python.
• Anpassade typkonverteringar: Definiera anpassade regler för typkonvertering för mappning mellan Python- och C++-datatyper.
• Automatisk generering av bindningar: Verktyg som `cppyy` kan automatiskt generera PyBind11-bindningar från C++-header-filer, vilket avsevärt förenklar integrationsprocessen för stora projekt.

Bästa praxis för utveckling av C-tillägg

Här är några bästa praxis att följa när du utvecklar C-tillägg för Python:

• Håll det enkelt: Börja med ett litet, väldefinierat problem och öka gradvis komplexiteten.
• Profilera din kod: Identifiera prestandaflaskhalsarna i din Python-kod innan du skriver C-tillägg. Använd profileringsverktyg som cProfile för att peka ut de områden som behöver optimeras.
• Skriv enhetstester: Testa dina C-tillägg noggrant för att säkerställa att de fungerar korrekt och inte introducerar några buggar.
• Använd versionskontroll: Använd ett versionskontrollsystem som Git för att spåra dina ändringar och samarbeta med andra.
• Dokumentera din kod: Dokumentera dina C-tillägg tydligt och koncist så att andra (och ditt framtida jag) kan förstå och använda dem.
• Tänk på plattformsoberoende kompatibilitet: Se till att dina C-tillägg fungerar på olika operativsystem (Windows, macOS, Linux).
• Hantera beroenden noggrant: Var uppmärksam på de beroenden som krävs av dina C-tillägg och se till att de hanteras korrekt.

Slutsats

Cython och PyBind11 är kraftfulla verktyg för att skapa Python C-tillägg. Cython är ett bra val för Python-utvecklare som vill optimera prestanda med minimal ansträngning, medan PyBind11 är bättre lämpat för integration med komplex C++-kod. Genom att noggrant överväga för- och nackdelarna med varje verktyg och följa bästa praxis kan du effektivt utnyttja C-tillägg för att förbättra prestandan och kapaciteten hos dina Python-applikationer.

Oavsett om du bygger högpresterande vetenskapliga simuleringar, integrerar med befintliga C++-bibliotek eller helt enkelt optimerar kritiska delar av din Python-kod, kommer att bemästra utveckling av C-tillägg med Cython eller PyBind11 avsevärt att förbättra dina förmågor som Python-utvecklare.