利用ctypes提高Python的执行速度

 更新时间:2016年09月09日 09:03:17   投稿:daisy  
这篇文章给大家介绍了如何利用ctypes提高Python的执行速度,对大家学习使用python具有一定的参考借鉴价值。有需要的朋友们一起来看看吧。

前言

ctypes是Python的外部函数库。它提供了C兼容的数据类型,并且允许调用动态链接库/共享库中的函数。它可以将这些库包装起来给Python使用。这个引入C语言的接口可以帮助我们做很多事情,比如需要调用C代码的来提高性能的一些小型问题。通过它你可以接入Windows系统上的 kernel32.dll 和 msvcrt.dll 动态链接库,以及Linux系统上的 libc.so.6 库。当然你也可以使用自己的编译好的共享库

我们先来看一个简单的例子 我们使用 Python 求 1000000 以内素数,重复这个过程10次,并计算运行时间。

import math
from timeit import timeit


def check_prime(x):
  values = xrange(2, int(math.sqrt(x)) + 1)
  for i in values:
    if x % i == 0:
      return False
  return True


def get_prime(n):
  return [x for x in xrange(2, n) if check_prime(x)]

print timeit(stmt='get_prime(1000000)', setup='from __main__ import get_prime',
       number=10)

输出

42.8259568214

下面用C语言写一个的 check_prime 函数,然后把它当作共享库(动态链接库)导入

#include <stdio.h>
#include <math.h>
int check_prime(int a)
{
  int c;
  for ( c = 2 ; c <= sqrt(a) ; c++ ) {
    if ( a%c == 0 )
      return 0;
  }
  return 1;
}

使用以下命令生成 .so (shared object)文件

gcc -shared -o prime.so -fPIC prime.c
import ctypes
import math
from timeit import timeit
check_prime_in_c = ctypes.CDLL('./prime.so').check_prime


def check_prime_in_py(x):
  values = xrange(2, int(math.sqrt(x)) + 1)
  for i in values:
    if x % i == 0:
      return False
  return True


def get_prime_in_c(n):
  return [x for x in xrange(2, n) if check_prime_in_c(x)]


def get_prime_in_py(n):
  return [x for x in xrange(2, n) if check_prime_in_py(x)]


py_time = timeit(stmt='get_prime_in_py(1000000)', setup='from __main__ import get_prime_in_py',
         number=10)
c_time = timeit(stmt='get_prime_in_c(1000000)', setup='from __main__ import get_prime_in_c',
        number=10)
print "Python version: {} seconds".format(py_time)

print "C version: {} seconds".format(c_time)

输出

Python version: 43.4539749622 seconds
C version: 8.56250786781 seconds

我们可以看到很明显的性能差距 这里有更多的方法去判断一个数是否是素数

再来看一个复杂点的例子 快速排序

mylib.c

#include <stdio.h>

typedef struct _Range {
  int start, end;
} Range;

Range new_Range(int s, int e) {
  Range r;
  r.start = s;
  r.end = e;
  return r;
}

void swap(int *x, int *y) {
  int t = *x;
  *x = *y;
  *y = t;
}

void quick_sort(int arr[], const int len) {
  if (len <= 0)
    return;
  Range r[len];
  int p = 0;
  r[p++] = new_Range(0, len - 1);
  while (p) {
    Range range = r[--p];
    if (range.start >= range.end)
      continue;
    int mid = arr[range.end];
    int left = range.start, right = range.end - 1;
    while (left < right) {
      while (arr[left] < mid && left < right)
        left++;
      while (arr[right] >= mid && left < right)
        right--;
      swap(&arr[left], &arr[right]);
    }
    if (arr[left] >= arr[range.end])
      swap(&arr[left], &arr[range.end]);
    else
      left++;
    r[p++] = new_Range(range.start, left - 1);
    r[p++] = new_Range(left + 1, range.end);
  }
}
gcc -shared -o mylib.so -fPIC mylib.c

使用ctypes有一个麻烦点的地方是原生的C代码使用的类型可能跟Python不能明确的对应上来。比如这里什么是Python中的数组?列表?还是 array 模块中的一个数组。所以我们需要进行转换

test.py

import ctypes
import time
import random

quick_sort = ctypes.CDLL('./mylib.so').quick_sort
nums = []
for _ in range(100):
  r = [random.randrange(1, 100000000) for x in xrange(100000)]
  arr = (ctypes.c_int * len(r))(*r)
  nums.append((arr, len(r)))

init = time.clock()
for i in range(100):
  quick_sort(nums[i][0], nums[i][1])
print "%s" % (time.clock() - init)

输出

1.874907

与Python list 的 sort 方法进行对比

import ctypes
import time
import random

quick_sort = ctypes.CDLL('./mylib.so').quick_sort
nums = []
for _ in range(100):
  nums.append([random.randrange(1, 100000000) for x in xrange(100000)])

init = time.clock()
for i in range(100):
  nums[i].sort()
print "%s" % (time.clock() - init)

输出

2.501257

至于结构体,需要定义一个类,包含相应的字段和类型

class Point(ctypes.Structure):
  _fields_ = [('x', ctypes.c_double),
        ('y', ctypes.c_double)]

除了导入我们自己写的C语言扩展文件,我们还可以直接导入系统提供的库文件,比如linux下c标准库的实现 glibc

import time
import random
from ctypes import cdll
libc = cdll.LoadLibrary('libc.so.6') # Linux系统
# libc = cdll.msvcrt # Windows系统
init = time.clock()
randoms = [random.randrange(1, 100) for x in xrange(1000000)]
print "Python version: %s seconds" % (time.clock() - init)
init = time.clock()
randoms = [(libc.rand() % 100) for x in xrange(1000000)]
print "C version : %s seconds" % (time.clock() - init)

输出

Python version: 0.850172 seconds
C version : 0.27645 seconds

总结

以上就是这篇文章的全部内容,希望对大家学习或使用Python能有一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。

相关文章

  • Python基于均值漂移算法和分水岭算法实现图像分割

    Python基于均值漂移算法和分水岭算法实现图像分割

    图像分割是将图像分成若干具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。这篇文章将详细讲解基于均值漂移算法和分水岭算法的图像分割,需要的可以参考一下
    2023-01-01
  • python实现划词翻译

    python实现划词翻译

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现划词翻译功能,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2012-07-07
  • python实现猜拳游戏项目

    python实现猜拳游戏项目

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现猜拳游戏项目,以excel形式保存信息,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2020-11-11
  • python实现的简单RPG游戏流程实例

    python实现的简单RPG游戏流程实例

    这篇文章主要介绍了python实现的简单RPG游戏流程,实例分析了Python实现RPG游戏流程的常用判定技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2015-06-06
  • Python中正则表达式的用法总结

    Python中正则表达式的用法总结

    今天小编就为大家分享一篇关于Python中正则表达式的用法总结,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
    2019-02-02
  • python实现计算图形面积

    python实现计算图形面积

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现计算图形面积,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-02-02
  • 深度理解Python中Class类、Object类、Type元类

    深度理解Python中Class类、Object类、Type元类

    本文主要介绍了深度理解Python中Class类、Object类、Type元类,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-06-06
  • Python 设计模式中的创建型建造者模式

    Python 设计模式中的创建型建造者模式

    本文介绍Python设计模式中的创建型建造者模式,其表现为复杂对象的创建与表现相分离,这样,同一个过程就有不同的表现,想要创建一个由多个部分组成的对象,而且它的构成需要一步接一步的完成。只有当各个部分都完成了,这个对象才完整,下文相关自来哦,需要的朋友可以参考下
    2022-02-02
  • 详解PyCharm+QTDesigner+PyUIC使用教程

    详解PyCharm+QTDesigner+PyUIC使用教程

    这篇文章主要介绍了详解PyCharm+QTDesigner+PyUIC使用教程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-06-06
  • 利用python实现在微信群刷屏的方法

    利用python实现在微信群刷屏的方法

    今天小编就为大家分享一篇利用python实现在微信群刷屏的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-02-02

最新评论