为什么Python这么慢?

为什么Python这么慢?

大数据文摘出品

编译:jojo、Hope、张秋玥、CoolBoy

Python语言近年来人气爆棚。它广泛应用于网络开发运营,数据科学,网络开发,以及网络安全问题中。

然而,Python在速度上完全没有优势可言。

在速度上,Java如何同C,C++,C#或者Python相比较?答案几乎完全取决于要运行的应用。在这个问题上,没有完美的评判标准,然而The Computer Language Benchmarks Game 是一个不错的方法。

链接:

http://benchmarksgame.alioth.debian.org

基于我对The Computer Language Benchmarks Game超过十年的观察,相比于Java,C#,Go,JavaScript, C++等,Python是最慢的语言之一。其中包括了 JIT (C#, Java) 和 AOT (C, C++)编译器,以及解释型语言,例如JavaScript。

动态编译:

https://en.wikipedia.org/wiki/Just-in-time_compilation

静态编译:

https://en.wikipedia.org/wiki/Ahead-of-time_compilation

注意:当我提到“Python”时,我指的是CPython这个官方的解释器。我也将在本文中提及其他的解释器。

我想要回答这样一个问题:当运行同一个程序时,为什么Python会 比其他语言慢2到10倍?为什么我们无法将它变得更快?

以下是最主要的原因:

  • “它是GIL(Global Interpreter Lock全局解释器锁)”
  • “它是解释型语言而非编译语言”
  • “它是动态类型语言”

那么以上哪种原因对性能影响最大呢?

“它是全局解释器锁”

现代计算机的CPU通常是多核的,并且有些拥有多个处理器。为了充分利用多余的处理能力,操作系统定义了一种低级的结构叫做线程:一个进程(例如Chrome浏览器)可以产生多个线程并且指导内部系统。

如果一个进程是CPU密集型,那么其负载可以被多核同时处理,从而有效提高大多数应用的速度。

当我写这篇文章时,我的Chrome浏览器同时拥有44个线程。注意,基于POSIX(比如MacOS和Linux)和Windows操作系统相比,线程的结构和API是不同的。操作系统也会处理线程的调度问题。

如果你之前没有做过多线程编程,你需要快速熟悉锁的概念。区别于单线程进程,你需要确保当内存中的变量被修改时,多线程不会同时试图访问或者改变同一个存储地址。

当CPython创建变量时,它会预先分配存储空间,然后计算当前变量的引用数目。这个概念被称为引用计数。如果引用计数为零,那么它将从系统中释放对应存储区域。

这就是为什么在CPython中创造“临时”变量不会使应用占用大量的存储空间——尤其是当应用中使用了for循环这一类可能大量创建“临时”变量的结构时。

当存在多个线程调用变量时,CPython如何锁住引用计数成为了一个挑战。而“全局解释锁”应运而生,它能够谨慎控制线程的执行。无论有多少的线程,解释器每次只能执行一个操作。

这对Python的性能意味着什么呢?

如果你的应用基于单线程、单解释器,那么讨论速度这一点就毫无意义,因为去掉GIL并不会影响代码性能。

如果你想使用线程在单解释器(Python 进程)中实现并发,并且你的线程为IO密集型(例如网络IO或磁盘IO),你就会看到GIL争用的结果。为什么Python这么慢?

该图来自David Beazley的GIL可视化

如果你有一个网络应用(例如Django)并且使用WSGI,那么每一个对于你的网络应用的请求将是一个独立的Python解释器,因此每个请求只有一个锁。因为Python解释器启动很慢,一些WSGI便集成了能够使保持Python进程的“守护进程”  。

那么其他Python解释器的速度又如何呢?

PyPy拥有GIL,通常比CPython快至少三倍。

Jython没有GIL,因为在Jython中Python线程是用Java线程表示的,这得益于JVM内存管理系统。

JavaScript是如何做到这一点的呢?

首先,所有的Javascript引擎使用标记加清除的垃圾收集系统,而之前提到GIL的基本诉求是CPython的存储管理算法。

JavaScript没有GIL,但因为它是单线程的,所以也并不需要GIL。

JavaScript通过事件循环和承诺/回调模式来实现异步编程的并发。Python有与异步事件循环相似的过程。

 “因为它是解释型语言

我经常听到这句话。我觉得这只是对于CPython实际运行方式的一种简单解释。如果你在终端中输入python myscript.py,那么CPython将对这段代码开始一系列的读取,词法分析,解析,编译,解释和运行。

这个过程中的重要步骤是在编译阶段创建一个.pyc 文件,这个字节码序列将被写入Python3下__pycache__/ 路径中的一个文件(对于Python2,文件路径相同)。这个步骤不仅仅应用于脚本文件,也应用于所有导入的代码,包括第三方模块。

所以大多时候(除非你写的代码只运行一次),Python是在解释字节码并且本地执行。下面我们将Java和C#.NET相比较:

Java编译成一门“中间语言”,然后Java虚拟机读取字节代码并即时编译为机器代码。.NET的通用中间语言(CIL)是一样的,它的通用语言运行时间(CLR)也采用即时编译的方法转化为机器代码。

那么,如果Python用的是和Java和C#一样的虚拟机和某种字节代码,为什么在基准测试中它却慢得多?首先,.NET和Java是采用JIT编译的。

JIT,又称即时编译,需要一种中间语言来把代码进行分块(或者叫数据帧)。预编译(AOT, Ahead of Time)器的设计保证了CPU能够在交互之前理解代码中的每一行。

JIT本身不会使执行速度更快,因为它仍然执行相同的字节码序列。但是,JIT允许在运行时进行优化。好的JIT优化器可以检测哪些部分执行次数比较多,这些部分被称为“热点”。然后,它将用更高效的代码替换它们,完成优化。

这就意味着当计算机应用程序需要重复做一件事情的时候,它就会更加地快。另外,我们要知道Java和C#是强类型语言(变量需要预定义),因此优化器可以对代码做更多的假设。

PyPy使用即时编译器,并且前文也有提到它比CPython更快。这篇关于基准测试的文章介绍得更为详细——什么版本的Python最快?

链接:

https://hackernoon.com/which-is-the-fastest-version-of-python-2ae7c61a6b2b

那么,为什么CPython不使用即时编译器呢?

JIT存在一些缺点:其中一个是启动时间。CPython启动时间已经相对较慢,PyPy比CPython还要慢2-3倍。众所周知,Java虚拟机的启动速度很慢。为了解决这个问题,.NET CLR在系统启动的时候就开始运行,但CLR的开发人员还开发了专门运行CLR的操作系统来加快它。

如果你有一个运行时间很长的Python进程,并且其代码可以被优化(因为它包含前文所述的“热点”),那么JIT就能够起到很大作用。

但是,CPython适用于各类应用。因此,如果你使用Python开发命令行应用程序,每次调用CLI时都必须等待JIT启动,这将非常缓慢。

CPython必须尽量多地尝试不同的案例以保证通用性,而把JIT插入到CPython中可能会让这个项目停滞不前。

如果你想要借助JIT的力量,而且你的工作量还比较大,那么使用PyPy吧。

“因为它是一个动态类型语言”

在静态类型语言中,定义变量时必须声明类型。C, C++, Java, C#, Go都是这种语言。

在动态类型语言中,类型的概念依旧存在,但是这个变量的类型是动态变化的。

a = 1

a = “foo”

在上面这个例子中,Python创建第二个变量的时候用了同样的名字,但是变量类型是str(字符型),这样就对先前在内存中给a分配的空间进行了释放和再分配。

静态类型语言的这种设计并不是为了麻烦大家——它们是按照CPU的运行方式设计的。如果最终需要将所有内容都转化为简单的二进制操作,那就必须将对象和类型转换为低级数据结构。

Python自动完成了这个过程,我们看不见,也没必要看见。

不必声明类型不是使Python变慢的原因。Python语言的设计使我们几乎可以创建任何动态变量。我们可以在运行时替换对象中的方法,也可以胡乱地把低级系统调用赋给一个值。几乎怎么修改都可以。

正是这种设计使得优化Python变得异常困难。

为了阐明我的观点,我将使用一个MacOS中的应用。它是一个名为Dtrace的系统调用跟踪工具。CPython发行版没有内置DTrace,因此你必须重新编译CPython。以下演示中使用3.6.6版本。

wget https://github.com/python/cpython/archive/v3.6.6.zip

unzip v3.6.6.zip

cd v3.6.6

./configure –with-dtrace

make

现在python.exe将在整条代码中使用Dtrace跟踪器。Paul Ross就Dtrace做了一篇很棒的短演讲。 你可以下载Python的DTrace启动文件来测试函数调用、执行时间、CPU时间、系统调用等各种有意思的事情。例如:

sudo dtrace -s toolkit/<tracer>.d -c ‘../cpython/python.exe script.py’

DTrace启动文件:

https://github.com/paulross/dtrace-py/tree/master/toolkit

演讲链接:

https://github.com/paulross/dtrace-py#the-lightning-talk

py_callflow跟踪器显示应用程序中的所有函数调用为什么Python这么慢?

因此,是Python的动态类型让它变慢的吗?

  • 比较和转换类型是耗时的,因为每次读取、写入变量或引用变量类型时都会进行检查
  • 很难优化一种如此动态的语言。其他语言之所以那么快是因为他们牺牲了一定的灵活性,从而提高了性能。
  • 了解一下Cython,它结合了C-Static类型和Python来优化已知类型的代码,可以提供84倍速度的性能提升。
结论

Python的缓慢主要是由于它动态和多用途的特点。它可以用于解决几乎所有问题,但是更加优化而快捷的替代方案可能存在。

但是,有一些方法可以通过利用异步计算,理解分析工具,以及考虑使用多个解释器来优化Python应用程序。

对于有些启动时间相对不重要,并且即时编译器(JIT)可以提高效率的应用,可以考虑使用PyPy。

对于性能优先并且有更多静态变量的代码部分,请考虑使用Cython。

相关报道:

https://hackernoon.com/why-is-python-so-slow-e5074b6fe55b

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