பைத்தானின் செயல்திறனைத் திறத்தல்: PyPy ஒருங்கிணைப்பு உத்திகள் பற்றிய ஆழமான ஆய்வு

பல தசாப்தங்களாக, டெவலப்பர்கள் பைத்தானை அதன் நேர்த்தியான தொடரியல், பரந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க உற்பத்தித்திறன் ஆகியவற்றிற்காக போற்றி வருகின்றனர். இருப்பினும், ஒரு நிலையான கூற்று அதைத் தொடர்கிறது: பைதான் "மெதுவாக" உள்ளது. இது ஒரு எளிமையான கூற்றாக இருந்தாலும், CPU-தீவிர பணிகளுக்கு, நிலையான CPython மொழிபெயர்ப்பாளர் C++ அல்லது Go போன்ற தொகுக்கப்பட்ட மொழிகளை விட பின்தங்கக்கூடும் என்பது உண்மைதான். ஆனால் நீங்கள் விரும்பும் பைதான் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை கைவிடாமல் இந்த மொழிகளை நெருங்கும் செயல்திறனைப் பெற முடிந்தால் என்ன செய்வது? PyPy மற்றும் அதன் சக்திவாய்ந்த Just-in-Time (JIT) கம்பைலரை உள்ளிடவும்.

இந்தக் கட்டுரை உலகளாவிய மென்பொருள் கட்டமைப்பாளர்கள், பொறியாளர்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப முன்னணி நபர்களுக்கான விரிவான வழிகாட்டியாகும். "PyPy வேகமாக உள்ளது" என்ற எளிய கூற்றைத் தாண்டி, அது எவ்வாறு அதன் வேகத்தை அடைகிறது என்பதற்கான நடைமுறை இயக்கவியலில் ஆழமாகச் செல்வோம். அதைவிட முக்கியமாக, உங்கள் திட்டங்களில் PyPy ஐ ஒருங்கிணைப்பதற்கும், சிறந்த பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை அடையாளம் காண்பதற்கும், சாத்தியமான சவால்களை எதிர்கொள்வதற்கும் உறுதியான, செயல்படக்கூடிய உத்திகளை ஆராய்வோம். PyPy ஐ எப்போது, ​​எப்படிப் பயன்படுத்துவது என்பது குறித்து தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுப்பதற்குத் தேவையான அறிவை உங்களுக்கு வழங்குவதே எங்கள் குறிக்கோள்.

இரண்டு மொழிபெயர்ப்பாளர்களின் கதை: CPython vs. PyPy

PyPy ஐ சிறப்பாக்குவதை நீங்கள் பாராட்ட, பெரும்பாலான பைதான் டெவலப்பர்கள் பணிபுரியும் இயல்புநிலை சூழலை நாம் முதலில் புரிந்து கொள்ள வேண்டும்: CPython.

CPython: குறிப்பு செயலாக்கம்

நீங்கள் python.org இலிருந்து பைத்தானைப் பதிவிறக்கும்போது, ​​நீங்கள் CPython ஐப் பெறுகிறீர்கள். அதன் செயல்பாட்டு மாதிரி நேரடியானது:

1. பகுப்பாய்வு மற்றும் தொகுத்தல்: உங்கள் மனிதனால் படிக்கக்கூடிய .py கோப்புகள் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்டு, bytecode எனப்படும் தளம்-சாராத இடைநிலை மொழியாகத் தொகுக்கப்படுகின்றன. இதுதான் .pyc கோப்புகளில் சேமிக்கப்படுகிறது.
2. விளக்கம்: ஒரு மெய்நிகர் இயந்திரம் (பைதான் மொழிபெயர்ப்பாளர்) பின்னர் இந்த பைட் குறியீட்டை ஒரு நேரத்தில் ஒரு அறிவுறுத்தலாக செயல்படுத்துகிறது.

இந்த மாதிரி நம்பமுடியாத நெகிழ்வுத்தன்மையையும் பெயர்வுத்திறனையும் வழங்குகிறது, ஆனால் விளக்கம் படிநிலை சொந்த இயந்திர வழிமுறைகளுக்கு நேரடியாக தொகுக்கப்பட்ட குறியீட்டை இயக்குவதை விட இயல்பாகவே மெதுவாக இருக்கும். CPython இல் பிரபலமான Global Interpreter Lock (GIL) உள்ளது, இது ஒரு நேரத்தில் ஒரு த்ரெட் மட்டுமே பைதான் பைட் குறியீட்டை இயக்க அனுமதிக்கிறது, CPU-கட்டுப்பட்ட பணிகளுக்கு மல்டி-த்ரெட் இணையான தன்மையை திறம்பட கட்டுப்படுத்துகிறது.

PyPy: JIT-இயங்கும் மாற்று

PyPy ஒரு மாற்று பைதான் மொழிபெயர்ப்பாளர். அதன் மிகவும் கவர்ச்சிகரமான அம்சம் என்னவென்றால், இது பெரும்பாலும் RPython (Restricted Python) எனப்படும் பைத்தானின் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட துணைக்குழுவில் எழுதப்பட்டுள்ளது. RPython டூல்செயின் இந்த குறியீட்டை பகுப்பாய்வு செய்து, Just-in-Time கம்பைலருடன் கூடிய தனிப்பயனாக்கப்பட்ட, மிகவும் மேம்படுத்தப்பட்ட மொழிபெயர்ப்பாளரை உருவாக்க முடியும்.

பைட் குறியீட்டை விளக்குவதற்குப் பதிலாக, PyPy மிகவும் அதிநவீனமான ஒன்றைச் செய்கிறது:

• இது CPython ஐப் போலவே குறியீட்டை விளக்குவதன் மூலம் தொடங்குகிறது.
• அதே நேரத்தில், இது இயங்கும் குறியீட்டை உருவாக்குகிறது, அடிக்கடி செயல்படுத்தப்படும் லூப்கள் மற்றும் செயல்பாடுகளைத் தேடுகிறது - இவை பெரும்பாலும் "ஹாட் ஸ்பாட்ஸ்" என்று அழைக்கப்படுகின்றன.
• ஒரு ஹாட் ஸ்பாட் அடையாளம் காணப்பட்டதும், JIT கம்பைலர் தொடங்குகிறது. இது அந்த குறிப்பிட்ட ஹாட் லூப்பின் பைட் குறியீட்டை, அந்த நேரத்தில் பயன்படுத்தப்படும் குறிப்பிட்ட தரவு வகைகளுக்கு ஏற்றவாறு, மிகவும் மேம்படுத்தப்பட்ட இயந்திரக் குறியீடாக மாற்றுகிறது.
• இந்தக் குறியீட்டிற்கான அடுத்தடுத்த அழைப்புகள் வேகமான, தொகுக்கப்பட்ட இயந்திரக் குறியீட்டை நேரடியாகச் செயல்படுத்தும், மொழிபெயர்ப்பாளரை முழுவதுமாகத் தவிர்க்கும்.

இதை இப்படி நினைத்துப் பாருங்கள்: CPython என்பது ஒரு நேர்நிலை மொழிபெயர்ப்பாளர், ஒவ்வொரு முறையும் ஒரு சொற்பொழிவு கொடுக்கப்படும்போது, ​​ஒவ்வொரு வரியையும் கவனமாக மொழிபெயர்க்கிறார். PyPy என்பது ஒரு மொழிபெயர்ப்பாளர், ஒரு குறிப்பிட்ட பத்தி பல முறை மீண்டும் சொல்லப்பட்ட பிறகு, அதன் சரியான, முன்-மொழிபெயர்க்கப்பட்ட பதிப்பை எழுதுகிறார். அடுத்த முறை பேச்சாளர் அந்த பத்தியை சொல்லும்போது, ​​PyPy மொழிபெயர்ப்பாளர் வெறுமனே முன்-எழுதப்பட்ட, சரளமான மொழிபெயர்ப்பைப் படிக்கிறார், இது பல மடங்கு வேகமானது.

Just-in-Time (JIT) தொகுப்பின் மந்திரம்

"JIT" என்ற சொல் PyPy இன் மதிப்பு முன்மொழிவுக்கு மையமானது. அதன் குறிப்பிட்ட செயல்படுத்தல், ஒரு ட்ரேசிங் JIT, அதன் மந்திரத்தை எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வோம்.

PyPy இன் ட்ரேசிங் JIT எவ்வாறு இயங்குகிறது

PyPy இன் JIT முழு செயல்பாடுகளையும் முன்கூட்டியே தொகுக்க முயற்சிக்காது. அதற்கு பதிலாக, இது மிகவும் மதிப்புமிக்க இலக்குகளில் கவனம் செலுத்துகிறது: லூப்கள்.

1. வெப்பமயமாக்கல் கட்டம்: நீங்கள் முதலில் உங்கள் குறியீட்டை இயக்கும்போது, ​​PyPy ஒரு நிலையான மொழிபெயர்ப்பாளராக செயல்படுகிறது. இது உடனடியாக CPython ஐ விட வேகமாக இல்லை. இந்த ஆரம்ப கட்டத்தில், அது தரவை சேகரிக்கிறது.
2. ஹாட் லூப்களை அடையாளம் காணுதல்: சுயவிவரமாக்கி உங்கள் நிரலில் உள்ள ஒவ்வொரு லூப்பிலும் கவுண்டர்களை வைத்திருக்கிறது. ஒரு லூப்பின் கவுண்டர் ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பை மீறும்போது, ​​அது "சூடான" என்று குறிக்கப்படுகிறது மற்றும் மேம்படுத்தலுக்கு தகுதியானது.
3. ட்ரேசிங்: JIT சூடான லூப்பின் ஒரு மறு செய்கைக்குள் செயல்படுத்தப்படும் செயல்பாடுகளின் நேரியல் வரிசையைப் பதிவு செய்யத் தொடங்குகிறது. இதுவே "ட்ரேஸ்" ஆகும். இது செயல்பாடுகளை மட்டுமல்ல, சம்பந்தப்பட்ட மாறிகளின் வகைகளையும் கைப்பற்றுகிறது. உதாரணமாக, அது "இந்த இரண்டு முழு எண்களையும் சேர்க்கவும்" என்று பதிவு செய்யலாம், "இந்த இரண்டு மாறிகளையும் சேர்க்கவும்" என்று பதிவு செய்யாது.
4. மேம்படுத்தல் மற்றும் தொகுத்தல்: இந்த ட்ரேஸ், ஒரு எளிய, நேரியல் பாதை, பல கிளைகளுடன் கூடிய ஒரு சிக்கலான செயல்பாட்டை விட மேம்படுத்த மிகவும் எளிதானது. JIT ஏராளமான மேம்படுத்தல்களைப் பயன்படுத்துகிறது (நிலையான மடிப்பு, இறந்த குறியீடு நீக்கம் மற்றும் லூப்-மாறுபாடான குறியீடு இயக்கம் போன்றவை) பின்னர் மேம்படுத்தப்பட்ட ட்ரேஸை சொந்த இயந்திரக் குறியீடாகத் தொகுக்கிறது.
5. பாதுகாவலர்கள் மற்றும் செயலாக்கம்: தொகுக்கப்பட்ட இயந்திரக் குறியீடு நிபந்தனையின்றி செயல்படுத்தப்படாது. ட்ரேஸின் தொடக்கத்தில், JIT "பாதுகாவலர்களை" செருகுகிறது. இவை ட்ரேசிங்கின் போது செய்யப்பட்ட அனுமானங்கள் இன்னும் செல்லுபடியாகும் என்பதை சரிபார்க்கும் சிறிய, வேகமான சோதனைகள். உதாரணமாக, ஒரு காவலர் சரிபார்க்கலாம்: "மாறி `x` இன்னும் ஒரு முழு எண்ணாக இருக்கிறதா?" அனைத்து பாதுகாவலர்களும் தேர்ச்சி பெற்றால், அதிவேக இயந்திரக் குறியீடு செயல்படுத்தப்படும். ஒரு காவலர் தோல்வியுற்றால் (எ.கா., `x` இப்போது ஒரு சரம்), செயல்படுத்தல் அந்த குறிப்பிட்ட நிகழ்விற்கான மொழிபெயர்ப்பாளரிடம் அழகாகத் திரும்பும், மேலும் இந்த புதிய பாதைக்கு ஒரு புதிய ட்ரேஸ் உருவாக்கப்படலாம்.

இந்த காவலர் பொறிமுறையே PyPy இன் மாறும் தன்மைக்கான திறவுகோலாகும். இது பைத்தானின் முழு நெகிழ்வுத்தன்மையையும் தக்க வைத்துக் கொண்டு, பாரிய சிறப்பு மற்றும் மேம்படுத்தலுக்கு அனுமதிக்கிறது.

வெப்பமயமாக்கலின் முக்கிய முக்கியத்துவம்

முக்கியமான விஷயம் என்னவென்றால், PyPy இன் செயல்திறன் நன்மைகள் உடனடியாக இல்லை. JIT சூடான இடங்களை அடையாளம் கண்டு தொகுக்கும் வெப்பமயமாக்கல் கட்டம் நேரம் மற்றும் CPU சுழற்சிகளை எடுக்கும். இது அளவுகோல் மற்றும் பயன்பாட்டு வடிவமைப்பு இரண்டிற்கும் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கங்களை ஏற்படுத்துகிறது. மிகக் குறுகிய கால ஸ்கிரிப்டுகளுக்கு, JIT தொகுப்பின் மேல்நிலை சில நேரங்களில் PyPy ஐ CPython ஐ விட மெதுவாக ஆக்கலாம். PyPy ஆரம்ப வெப்பமயமாக்கல் செலவு ஆயிரக்கணக்கான அல்லது மில்லியன் கணக்கான கோரிக்கைகளுக்கு மேல் செலுத்தப்படும் நீண்ட கால, சர்வர்-சைடு செயல்முறைகளில் உண்மையிலேயே பிரகாசிக்கிறது.

PyPy ஐ எப்போது தேர்வு செய்வது: சரியான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை அடையாளம் காணுதல்

PyPy ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவி, ஒரு உலகளாவிய நிவாரணி அல்ல. சரியான சிக்கலுக்கு அதைப் பயன்படுத்துவதே வெற்றியின் திறவுகோலாகும். செயல்திறன் ஆதாயங்கள் புறக்கணிக்கத்தக்கது முதல் 100x வரை இருக்கலாம், இது முழுமையாக பணிச்சுமையைப் பொறுத்தது.

இனிமையான புள்ளி: CPU-கட்டுப்பட்டது, அல்காரிதம், தூய பைதான்

PyPy பின்வரும் சுயவிவரத்திற்கு பொருந்தும் பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் வியத்தகு வேகத்தை அளிக்கிறது:

• நீண்ட கால செயல்முறைகள்: வலை சேவையகங்கள், பின்னணி வேலை செயலிகள், தரவு பகுப்பாய்வு குழாய்கள் மற்றும் நிமிடங்கள், மணிநேரம் அல்லது காலவரையின்றி இயங்கும் அறிவியல் உருவகப்படுத்துதல்கள். இது JIT ஐ சூடாக்கி மேம்படுத்த போதுமான நேரம் வழங்குகிறது.
• CPU-கட்டுப்பட்ட வேலைச்சுமைகள்: பயன்பாட்டின் தடையாக இருப்பது செயலி, நெட்வொர்க் கோரிக்கைகளுக்காகவோ அல்லது வட்டு I/O க்காகவோ காத்திருக்கவில்லை. குறியீடு லூப்களில் நேரத்தைச் செலவிடுகிறது, கணக்கீடுகளைச் செய்கிறது மற்றும் தரவு கட்டமைப்புகளை கையாளுகிறது.
• அல்காரிதம் சிக்கலானது: சிக்கலான தர்க்கம், சுழற்சி, சரம் பகுப்பாய்வு, பொருள் உருவாக்கம் மற்றும் கையாளுதல் மற்றும் எண் கணக்கீடுகள் (ஏற்கனவே C நூலகத்திற்கு மாற்றப்படாதவை) ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய குறியீடு.
• தூய பைதான் செயலாக்கம்: குறியீட்டின் செயல்திறன்-முக்கிய பகுதிகள் பைத்தானில் எழுதப்பட்டுள்ளன. JIT பார்க்கவும் கண்காணிக்கவும் கூடிய பைதான் குறியீடு அதிகமாக இருப்பதால், அதை மேம்படுத்த முடியும்.

சிறந்த பயன்பாடுகளின் எடுத்துக்காட்டுகளில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தரவு வரிசைப்படுத்தல்/வரிசை நீக்கம் நூலகங்கள், டெம்ப்ளேட் ரெண்டரிங் என்ஜின்கள், கேம் சேவையகங்கள், நிதி மாதிரி கருவிகள் மற்றும் சில இயந்திர கற்றல் மாதிரி-சேவை கட்டமைப்புகள் (தர்க்கம் பைத்தானில் இருக்கும் இடத்தில்) ஆகியவை அடங்கும்.

எப்போது கவனமாக இருக்க வேண்டும்: எதிர்-வடிவங்கள்

சில சூழ்நிலைகளில், PyPy சிறிய அல்லது எந்த நன்மையையும் அளிக்காது, மேலும் சிக்கலை அறிமுகப்படுத்தக்கூடும். இந்த சூழ்நிலைகளை ஜாக்கிரதையாக இருங்கள்:

• CPython C நீட்டிப்புகளில் அதிக நம்பிக்கை: இதுவே மிக முக்கியமான கருத்தாகும். NumPy, SciPy மற்றும் Pandas போன்ற நூலகங்கள் பைதான் தரவு அறிவியல் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பின் மூலைக்கற்களாகும். அவை CPython C API வழியாக அணுகப்படும், மிகவும் மேம்படுத்தப்பட்ட C அல்லது Fortran குறியீட்டில் அவற்றின் முக்கிய தர்க்கத்தை செயல்படுத்துவதன் மூலம் அவற்றின் வேகத்தை அடைகின்றன. PyPy இந்த வெளிப்புற C குறியீட்டை JIT-தொகுக்க முடியாது. இந்த நூலகங்களை ஆதரிக்க, PyPy `cpyext` எனப்படும் ஒரு பின்பற்றுதல் லேயரைக் கொண்டுள்ளது, இது மெதுவாகவும் உடையக்கூடியதாகவும் இருக்கும். PyPy அதன் சொந்த NumPy மற்றும் Pandas (`numpypy`) பதிப்புகளைக் கொண்டிருந்தாலும், பொருந்தக்கூடிய தன்மை மற்றும் செயல்திறன் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சவாலாக இருக்கலாம். உங்கள் பயன்பாட்டின் தடையாக ஏற்கனவே ஒரு C நீட்டிப்புக்குள் இருந்தால், PyPy அதை வேகமாக ஆக்க முடியாது மற்றும் `cpyext` மேல்நிலை காரணமாக அதை மெதுவாக்கக்கூடும்.
• குறுகிய கால ஸ்கிரிப்டுகள்: சில வினாடிகளில் இயங்கி முடிவடையும் எளிய கட்டளை-வரி கருவிகள் அல்லது ஸ்கிரிப்டுகள் ஒரு நன்மையைக் காண வாய்ப்பில்லை, ஏனெனில் JIT வெப்பமயமாக்கல் நேரம் இயக்க நேரத்தை ஆதிக்கம் செலுத்தும்.
• I/O-கட்டுப்பட்ட பயன்பாடுகள்: உங்கள் பயன்பாடு 99% நேரத்தை தரவுத்தள வினவல் திரும்பக் காத்திருப்பதற்கோ அல்லது நெட்வொர்க் பகிர்விலிருந்து ஒரு கோப்பு படிக்கக் காத்திருப்பதற்கோ செலவிட்டால், பைதான் மொழிபெயர்ப்பாளரின் வேகம் பொருத்தமற்றது. மொழிபெயர்ப்பாளரை 1x இலிருந்து 10x ஆக மேம்படுத்துவது ஒட்டுமொத்த பயன்பாட்டு செயல்திறனில் மிகக் குறைவான தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும்.

நடைமுறை ஒருங்கிணைப்பு உத்திகள்

நீங்கள் ஒரு சாத்தியமான பயன்பாட்டு நிகழ்வை அடையாளம் கண்டுள்ளீர்கள். நீங்கள் உண்மையில் PyPy ஐ எவ்வாறு ஒருங்கிணைப்பது? எளிய முதல் கட்டிடக்கலை ரீதியாக அதிநவீனமான மூன்று முதன்மை உத்திகள் இங்கே உள்ளன.

உத்தி 1: "டிராப்-இன் ரீப்ளேஸ்மென்ட்" அணுகுமுறை

இது எளிய மற்றும் மிகவும் நேரடியான முறையாகும். CPython மொழிபெயர்ப்பாளருக்கு பதிலாக PyPy மொழிபெயர்ப்பாளரைப் பயன்படுத்தி உங்கள் முழுமையான பயன்பாட்டையும் இயக்குவதே இதன் குறிக்கோள்.

செயல்முறை:

1. நிறுவுதல்: பொருத்தமான PyPy பதிப்பை நிறுவவும். பக்கவாட்டில் பல பைதான் மொழிபெயர்ப்பாளர்களை நிர்வகிக்க `pyenv` போன்ற ஒரு கருவியைப் பயன்படுத்த மிகவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. உதாரணமாக: `pyenv install pypy3.9-7.3.9`.
2. மெய்நிகர் சூழல்: PyPy ஐப் பயன்படுத்தி உங்கள் திட்டத்திற்கான ஒரு சிறப்பு மெய்நிகர் சூழலை உருவாக்கவும். இது அதன் சார்புகளை தனிமைப்படுத்துகிறது. உதாரணம்: `pypy3 -m venv pypy_env`.
3. செயல்படுத்தி நிறுவவும்: சூழலைச் செயல்படுத்தவும் (`source pypy_env/bin/activate`) மற்றும் `pip` ஐப் பயன்படுத்தி உங்கள் திட்டத்தின் சார்புகளை நிறுவவும்: `pip install -r requirements.txt`.
4. இயக்கு மற்றும் அளவீடு: மெய்நிகர் சூழலில் PyPy மொழிபெயர்ப்பாளரைப் பயன்படுத்தி உங்கள் பயன்பாட்டின் நுழைவு புள்ளியை இயக்கவும். முக்கியமாக, தாக்கத்தை அளவிட கடுமையான, யதார்த்தமான அளவீடு செய்யவும்.

சவால்கள் மற்றும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை:

• சார்பு பொருந்தக்கூடிய தன்மை: இது உருவாக்க அல்லது உடைக்கும் படியாகும். தூய பைதான் நூலகங்கள் கிட்டத்தட்ட எப்போதும் குறைபாடின்றி வேலை செய்யும். இருப்பினும், C நீட்டிப்பு கூறுகளைக் கொண்ட எந்த நூலகமும் நிறுவ அல்லது இயக்கத் தவறக்கூடும். ஒவ்வொரு ஒற்றை சார்பின் பொருந்தக்கூடிய தன்மையை நீங்கள் கவனமாக சரிபார்க்க வேண்டும். சில நேரங்களில், ஒரு நூலகத்தின் புதிய பதிப்பு PyPy ஆதரவைச் சேர்த்துள்ளது, எனவே உங்கள் சார்புகளைப் புதுப்பிப்பது ஒரு நல்ல முதல் படியாகும்.
• C நீட்டிப்பு சிக்கல்: ஒரு முக்கியமான நூலகம் பொருந்தாததாக இருந்தால், இந்த உத்தி தோல்வியடையும். நீங்கள் ஒரு மாற்று தூய-பைதான் நூலகத்தைக் கண்டுபிடிக்க வேண்டும், PyPy ஆதரவைச் சேர்க்க அசல் திட்டத்திற்கு பங்களிக்க வேண்டும் அல்லது வேறு ஒருங்கிணைப்பு உத்தியை ஏற்க வேண்டும்.

உத்தி 2: கலப்பின அல்லது பாலிகுளோட் அமைப்பு

இது பெரிய, சிக்கலான அமைப்புகளுக்கான சக்திவாய்ந்த மற்றும் நடைமுறை அணுகுமுறையாகும். முழு பயன்பாட்டையும் PyPy க்கு மாற்றுவதற்கு பதிலாக, PyPy ஐ குறிப்பிட்ட, செயல்திறன்-முக்கிய கூறுகளுக்கு அறுவை சிகிச்சை மூலம் மட்டுமே பயன்படுத்துகிறீர்கள், அங்கு அது அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும்.

செயல்படுத்தல் வடிவங்கள்:

• மைக்ரோசர்வீஸ் கட்டமைப்பு: CPU-கட்டுப்பட்ட தர்க்கத்தை அதன் சொந்த மைக்ரோசர்வீஸாக தனிமைப்படுத்தவும். இந்த சேவையை ஒரு தனி PyPy பயன்பாடாக உருவாக்கலாம் மற்றும் பயன்படுத்தலாம். உங்கள் அமைப்பின் எஞ்சிய பகுதி, CPython இல் இயங்கக்கூடும் (எ.கா., Django அல்லது Flask வலை முன்-முனை), நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட API (REST, gRPC அல்லது செய்தி வரிசை போன்றவை) மூலம் இந்த உயர் செயல்திறன் சேவையுடன் தொடர்பு கொள்கிறது. இந்த முறை சிறந்த தனிமைப்படுத்தலை வழங்குகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு வேலைக்கும் சிறந்த கருவியைப் பயன்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• வரிசை அடிப்படையிலான பணியாளர்கள்: இது ஒரு உன்னதமான மற்றும் மிகவும் பயனுள்ள முறையாகும். ஒரு CPython பயன்பாடு ("உற்பத்தியாளர்") கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான வேலைகளை ஒரு செய்தி வரிசையில் வைக்கிறது (RabbitMQ, Redis அல்லது SQS போன்றவை). PyPy இல் இயங்கும் தொழிலாளி செயல்முறைகளின் ஒரு தனி குழு ("நுகர்வோர்") இந்த வேலைகளை எடுத்து, அதிக வேகத்தில் கடினமானதைச் செய்து, முக்கிய பயன்பாடு அவற்றை அணுகக்கூடிய இடத்தில் முடிவுகளை சேமிக்கிறது. இது வீடியோ டிரான்ஸ்கோடிங், அறிக்கை உருவாக்கம் அல்லது சிக்கலான தரவு பகுப்பாய்வு போன்ற பணிகளுக்கு ஏற்றது.

கலப்பின அணுகுமுறை பெரும்பாலும் நிறுவப்பட்ட திட்டங்களுக்கு மிகவும் யதார்த்தமானதாகும், ஏனெனில் இது அபாயத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் முழு குறியீட்டு மாற்றியமைத்தல் அல்லது முழு குறியீட்டு அடிப்படையிலான வலிமிகுந்த சார்பு இடம்பெயர்வு தேவையில்லாமல் PyPy ஐ படிப்படியாக ஏற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது.

உத்தி 3: CFFI-முதல் மேம்பாட்டு மாதிரி

இது அதிக செயல்திறன் மற்றும் C நூலகங்களுடனான தொடர்பு (எ.கா., ஒரு பழைய அமைப்பு அல்லது உயர் செயல்திறன் SDK ஐ மூடுவதற்கு) இரண்டும் தேவை என்பதை அறிந்த திட்டங்களுக்கான ஒரு செயலூக்கமான உத்தியாகும்.

பாரம்பரிய CPython C API ஐப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, நீங்கள் C Foreign Function Interface (CFFI) நூலகத்தைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள். CFFI தரையில் இருந்து மொழிபெயர்ப்பாளர்-அஞ்ஞானவாதியாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் CPython மற்றும் PyPy இரண்டிலும் தடையின்றி வேலை செய்கிறது.

இது PyPy உடன் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருப்பது ஏன்:

CFFI பற்றி PyPy இன் JIT நம்பமுடியாத அளவிற்கு புத்திசாலித்தனமானது. CFFI வழியாக C செயல்பாட்டை அழைக்கும் ஒரு லூப்பை கண்காணிக்கையில், JIT பெரும்பாலும் CFFI அடுக்கின் வழியாக "பார்க்க" முடியும். அது செயல்பாட்டு அழைப்பைப் புரிந்துகொண்டு C செயல்பாட்டின் இயந்திரக் குறியீட்டை நேரடியாக தொகுக்கப்பட்ட ட்ரேஸில் சேர்க்க முடியும். இதன் விளைவாக பைத்தானிலிருந்து C செயல்பாட்டை அழைப்பதற்கான மேல்நிலை ஒரு சூடான லூப்பில் கிட்டத்தட்ட மறைந்துவிடும். சிக்கலான CPython C API உடன் JIT க்கு இதைச் செய்வது மிகவும் கடினம்.

செயல்படுத்தக்கூடிய ஆலோசனை: நீங்கள் C/C++/Rust/Go நூலகங்களுடன் இடைமுகம் தேவைப்படும் ஒரு புதிய திட்டத்தைத் தொடங்குகிறீர்கள் என்றால், செயல்திறன் ஒரு கவலையாக இருக்கும் என்று நீங்கள் எதிர்பார்த்தால், முதல் நாளிலிருந்தே CFFI ஐப் பயன்படுத்துவது ஒரு மூலோபாயத் தேர்வாகும். இது உங்கள் விருப்பங்களைத் திறந்து வைக்கிறது மற்றும் செயல்திறன் ஊக்கத்திற்காக PyPy க்கு எதிர்கால மாற்றத்தை ஒரு சிறிய பயிற்சியாக மாற்றுகிறது.

அளவீடு மற்றும் சரிபார்த்தல்: ஆதாயங்களை நிரூபித்தல்

PyPy வேகமாக இருக்கும் என்று ஒருபோதும் கருத வேண்டாம். எப்போதும் அளவிடவும். PyPy ஐ மதிப்பிடும்போது சரியான அளவீடு மறுக்க முடியாதது.

வெப்பமயமாக்கலுக்கான கணக்கு

ஒரு அப்பாவி அளவுகோல் தவறாக வழிநடத்தும். `time.time()` ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு செயல்பாட்டின் ஒற்றை இயக்க நேரத்தை எளிமையாகக் குறிப்பிடுவது JIT வெப்பமயமாக்கலை உள்ளடக்கும் மற்றும் உண்மையான நிலையான-நிலை செயல்திறனைப் பிரதிபலிக்காது. சரியான அளவுகோல் பின்வருவனவற்றை செய்ய வேண்டும்:

• அளவிடப்பட வேண்டிய குறியீட்டை ஒரு லூப்பில் பல முறை இயக்கவும்.
• முதல் சில மறு செய்கைகளை நிராகரிக்கவும் அல்லது டைமரைத் தொடங்குவதற்கு முன்பு ஒரு சிறப்பு வெப்பமயமாக்கல் கட்டத்தை இயக்கவும்.
• JIT அனைத்தையும் தொகுக்க ஒரு வாய்ப்பைப் பெற்ற பிறகு, ஏராளமான இயக்கங்களில் சராசரி இயக்க நேரத்தை அளவிடவும்.

கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்கள்

• மைக்ரோ-பெஞ்ச்மார்க்குகள்: சிறிய, தனிமைப்படுத்தப்பட்ட செயல்பாடுகளுக்கு, பைத்தானின் உள்ளமைக்கப்பட்ட `timeit` தொகுதி ஒரு நல்ல தொடக்க புள்ளியாகும், ஏனெனில் இது லூப்பிங் மற்றும் நேரத்தை சரியாக கையாளுகிறது.
• கட்டமைக்கப்பட்ட அளவீடு: உங்கள் சோதனை தொகுப்பில் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட அதிக முறையான சோதனைக்கு, `pytest-benchmark` போன்ற நூலகங்கள் இயக்கங்கள் இடையேயான ஒப்பீடுகள் உட்பட அளவுகோல்களை இயக்குவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் சக்திவாய்ந்த சாதனங்களை வழங்குகின்றன.
• பயன்பாட்டு-நிலை அளவீடு: வலை சேவைகளுக்கு, மிகவும் முக்கியமான அளவுகோல் யதார்த்தமான சுமையின் கீழ் இறுதி முதல் இறுதி வரை செயல்திறன் ஆகும். CPython மற்றும் PyPy இரண்டிலும் இயங்கும் உங்கள் பயன்பாட்டிற்கு எதிராக உண்மையான உலக போக்குவரத்தை உருவகப்படுத்த `locust`, `k6` அல்லது `JMeter` போன்ற சுமை சோதனை கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும் மற்றும் வினாடிக்கு கோரிக்கைகள், தாமதம் மற்றும் பிழை விகிதங்கள் போன்ற அளவீடுகளை ஒப்பிடவும்.
• நினைவக சுயவிவரமாக்கல்: செயல்திறன் வேகம் பற்றியது மட்டுமல்ல. நினைவக நுகர்வு ஒப்பிட நினைவக சுயவிவரமாக்கல் கருவிகளை (`tracemalloc`, `memory-profiler`) பயன்படுத்தவும். PyPy பெரும்பாலும் வேறுபட்ட நினைவக சுயவிவரத்தைக் கொண்டுள்ளது. அதன் மேம்பட்ட குப்பை சேகரிப்பான் சில நேரங்களில் பல பொருள்கள் கொண்ட நீண்டகால பயன்பாடுகளுக்கு குறைந்த உச்ச நினைவக பயன்பாட்டிற்கு வழிவகுக்கும், ஆனால் அதன் அடிப்படை நினைவக தடம் சற்று அதிகமாக இருக்கலாம்.

PyPy சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மற்றும் எதிர்காலத்திற்கான பாதை

வளர்ந்து வரும் பொருந்தக்கூடிய கதை

PyPy குழு மற்றும் பரந்த சமூகம் பொருந்தக்கூடிய தன்மையில் மகத்தான முன்னேற்றம் அடைந்துள்ளன. ஒரு காலத்தில் சிக்கலாக இருந்த பல பிரபலமான நூலகங்கள் இப்போது சிறந்த PyPy ஆதரவைக் கொண்டுள்ளன. சமீபத்திய பொருந்தக்கூடிய தகவலுக்கு எப்போதும் அதிகாரப்பூர்வ PyPy இணையதளம் மற்றும் உங்கள் முக்கிய நூலகங்களின் ஆவணங்களைச் சரிபார்க்கவும். நிலைமை தொடர்ந்து மேம்பட்டு வருகிறது.

எதிர்காலத்தின் ஒரு பார்வை: HPy

உலகளாவிய PyPy ஏற்றுக்கொள்ளலுக்கு C நீட்டிப்பு சிக்கல் மிகப்பெரிய தடையாக உள்ளது. சமூகம் ஒரு நீண்டகால தீர்வுக்காக தீவிரமாக செயல்படுகிறது: HPy (HpyProject.org). HPy என்பது பைத்தானுக்கான ஒரு புதிய, மறுவடிவமைப்பு செய்யப்பட்ட C API ஆகும். CPython மொழிபெயர்ப்பாளரின் உள் விவரங்களை வெளிப்படுத்தும் CPython C API ஐப் போலல்லாமல், HPy ஒரு சுருக்கமான, உலகளாவிய இடைமுகத்தை வழங்குகிறது.

HPy இன் வாக்குறுதி என்னவென்றால், நீட்டிப்பு தொகுதி ஆசிரியர்கள் தங்கள் குறியீட்டை HPy API க்கு எதிராக ஒரு முறை எழுதலாம், மேலும் இது CPython, PyPy மற்றும் பிற உட்பட பல மொழிபெயர்ப்பாளர்களில் திறம்பட தொகுக்கப்பட்டு இயக்கப்படும். HPy பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளும்போது, ​​"தூய பைதான்" மற்றும் "C நீட்டிப்பு" நூலகங்களுக்கு இடையிலான வேறுபாடு செயல்திறன் கவலையாக மாறும், இது மொழிபெயர்ப்பாளரின் தேர்வை ஒரு எளிய கட்டமைப்பு சுவிட்சாக மாற்றும்.

முடிவு: நவீன டெவலப்பருக்கான ஒரு மூலோபாய கருவி

PyPy என்பது CPython க்கு ஒரு மந்திர மாற்றாக இல்லை, அதை நீங்கள் கண்மூடித்தனமாகப் பயன்படுத்தலாம். இது ஒரு சிறப்பு வாய்ந்த, நம்பமுடியாத சக்திவாய்ந்த பொறியியல் ஆகும், இது சரியான சிக்கலுக்குப் பயன்படுத்தும்போது, ​​அதிர்ச்சியூட்டும் செயல்திறன் மேம்பாடுகளை அளிக்கும். இது பைத்தானை ஒரு "ஸ்கிரிப்டிங் மொழி" என்பதிலிருந்து பரந்த அளவிலான CPU-கட்டுப்பட்ட பணிகளுக்காக நிலையான முறையில் தொகுக்கப்பட்ட மொழிகளுடன் போட்டியிடக்கூடிய உயர் செயல்திறன் தளமாக மாற்றுகிறது.

PyPy ஐ வெற்றிகரமாகப் பயன்படுத்த, இந்த முக்கிய கொள்கைகளை நினைவில் கொள்ளுங்கள்:

• உங்கள் பணிச்சுமையைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்: இது CPU-கட்டுப்பட்டதா அல்லது I/O-கட்டுப்பட்டதா? இது நீண்ட காலமாக இயங்குகிறதா? தடை தூய பைதான் குறியீட்டில் உள்ளதா அல்லது ஒரு C நீட்டிப்பில் உள்ளதா?
• சரியான உத்தியைத் தேர்வுசெய்க: சார்புகள் அனுமதித்தால் எளிய டிராப்-இன் மாற்றீட்டில் தொடங்கவும். சிக்கலான அமைப்புகளுக்கு, மைக்ரோசர்வீஸ் அல்லது தொழிலாளர் வரிசைகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு கலப்பின கட்டமைப்பை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள். புதிய திட்டங்களுக்கு, CFFI-முதல் அணுகுமுறையைக் கவனியுங்கள்.
• மதரீதியாக அளவீடு: அளவிடவும், யூகிக்க வேண்டாம். உண்மையான-உலக, நிலையான-நிலை செயலாக்கத்தைப் பிரதிபலிக்கும் துல்லியமான செயல்திறன் தரவைப் பெற JIT வெப்பமயமாக்கலுக்கான கணக்கு.

அடுத்த முறை நீங்கள் ஒரு பைதான் பயன்பாட்டில் செயல்திறன் தடையை எதிர்கொள்ளும்போது, ​​வேறு ஒரு மொழிக்காக உடனடியாக அடைய வேண்டாம். PyPy ஐ தீவிரமாகப் பாருங்கள். அதன் பலங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், ஒருங்கிணைப்புக்கான ஒரு மூலோபாய அணுகுமுறையை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், நீங்கள் ஒரு புதிய செயல்திறன் அளவைத் திறக்கலாம் மற்றும் உங்களுக்குத் தெரிந்த மற்றும் விரும்பும் மொழியுடன் அற்புதமான விஷயங்களை உருவாக்கலாம்.