Почему Python не был оптимизирован как современные реализации Javascript?


11

Современные реализации Javascript, такие как V8 (Chrome), SpiderMonkey (Firefox) и Chakra (IE / Edge), имеют JIT-компиляцию и ряд других оптимизаций для повышения производительности.

Почему в Python их нет?

Я смотрел на PyPy и IronPython, которые оба претендуют на увеличение скорости. PyPy Я не понимаю, как реализация Python, написанная на Python, интерпретируемом языке, будет быстрее, чем эталонная реализация на C. IronPython, та же идея, но я не вижу, как .NET Framework увеличит скорость.


2
IronPython, как и любой другой язык .NET, компилируется в «общий промежуточный язык» Microsoft, для которого существуют очень зрелые реализации JIT-компилятора.
Док Браун

2
Язык программирования - это спецификация (написанная в каком-то документе), а не программное обеспечение. Только реализации языка программирования являются программными (и могут быть компиляторами или интерпретаторами).
Старынкевич,

1
@BasileStarynkevitch: я не понимаю, что вы пытаетесь сказать нам с этим комментарием. ОП явно спрашивает о CPython, PyPy и IronPython, которые являются конкретными реализациями Python.
Док Браун

1
@DocBrown Похоже на уместный вопрос, учитывая последний абзац вопроса, который показывает недоразумение, когда он конкретно называет Python интерпретируемым языком.
8bittree

Ответы:


19

Почему в Python их нет?

Я не уверен, почему вы думаете, что нет реализаций Python, которые заботятся о производительности. PyPy , IronPython и Jython - это промышленные, готовые к реализации реализации Python, которые заботятся о производительности. Pyston - это находящаяся в разработке реализация, специально созданная для повышения производительности. Unladen Swallow и Psyco были также проектами по улучшению производительности Python.

Однако тот факт, что пользователи CPython значительно превосходят общую совокупную базу пользователей всех других реализаций, что Unladen Swallow был отвергнут сообществом, что большинство этих проектов либо мертвы, либо пытаются привлечь разработчиков, должны рассказать вам о том, как Python сообщество ценит производительность.

Этот ответ является хорошим примером типичного менталитета сообщества Python: вместо того, чтобы исправлять проблемы с производительностью, они просто предпочли бы писать свой код не на Python.

Я смотрел на PyPy и IronPython, которые оба претендуют на увеличение скорости. PyPy Я не понимаю, как реализация Python, написанная на Python, интерпретируемом языке, будет быстрее, чем эталонная реализация на C.

Прежде всего: не имеет значения, на каком языке написан компилятор. В конце концов, компилятор выполняется только один раз , поэтому, даже если он был медленным, это не имеет значения: производительность компилятора не имеет значения, что важно это производительность вывода компилятора.

Во-вторых, поскольку значение имеет только то, насколько быстро выводится компилятор, а компилятор написан на Python, то есть на языке, который он компилирует, он может на самом деле сделать себя быстро, компилируя себя.

В-третьих, не существует такого понятия, как «интерпретируемый язык». Язык - это набор математических правил и ограничений. Это спецификация. Лист бумаги. Язык не компилируется и не интерпретируется. Язык просто есть . Компиляция и интерпретация - это черты языковой реализации , точнее, компилятора или интерпретатора (дух!), А не языка. Каждый язык может быть реализован компилятором. Любой язык может быть реализован переводчиком. Вы можете механически генерировать компилятор из интерпретатора и интерпретатор из компилятора.

Но все это на самом деле не имеет значения, потому что PyPy на самом деле не написан на Python. Это написано в RPython . RPython состоит из двух частей: языка программирования RPython и инфраструктуры RPython.

Язык программирования RPython не является Python. Это другой язык программирования. RPython - это статически типизированный язык программирования, примерно на том же уровне абстракции, что и Java, с примерно той же производительностью, что и C. RPython - это синтаксическое и семантическое подмножество Python, что означает, что каждая программа RPython является допустимой программой Python и может запускаться реализацией Python (хотя, как правило, на несколько порядков медленнее, но это все же полезно для отладки, потому что вы получаете доступ ко всем инструментам Python, и интерпретация начинается сразу же, тогда как компиляция языковой реализации обычно занимает около 5-10 минут ), но обратное неверно.

Фреймворк RPython - это фреймворк для написания высокопроизводительных реализаций динамического языка на языке программирования RPython. Он включает в себя сборщик мусора, пространство объектов, протокол мета-объектов, предварительно определенные объекты, типы и операции и т. Д. Но главная особенность - его способность автоматически генерировать JIT-компилятор из интерпретатора: если вы реализуете язык в среде RPython, вам нужно только написать интерпретатор, а среда RPython позаботится о JIT.

Существует множество языковых реализаций на платформе RPython , а не только PyPy.

IronPython, та же идея, но я не вижу, как .NET Framework увеличит скорость.

Большинство реализаций ISO CLI, таких как различные варианты .NET от Microsoft или Mono, содержат сложные сборщики мусора, оптимизаторы и компиляторы. То же самое верно для реализаций Jython и Java.

IronPython - это компилятор, он компилирует исходный код Python в деревья DLR (DLR - динамическая среда исполнения языка), которые затем дополнительно компилируются в байтовый код CIL, который затем снова обычно компилируется в машинный код.


6

Современные реализации Javascript, такие как V8 (Chrome), SpiderMonkey (Firefox) и Chakra (IE / Edge), имеют JIT-компиляцию и ряд других оптимизаций для повышения производительности.

Почему в Python их нет?

JavaScript включен в веб-браузеры, и сегодня значительное количество программного обеспечения предназначено для работы в веб-браузерах. Это делает производительность JavaScript очень важной, заставляя такие компании, как Google, Apple и Microsoft инвестировать много ресурсов в ускорение работы JavaScript. Если бы этот поток денег был перенаправлен на Python, он был бы одинаково быстрым.

PyPy Я не понимаю, как реализация Python, написанная на Python, интерпретируемом языке, будет быстрее, чем эталонная реализация на C.

Идея состоит в том, что как только код JIT-ed, он больше не «интерпретируется». PyPI работает путем преобразования кода Python в машинный код (например, машинный код x86_64), который затем выполняется непосредственно на процессоре.


3
Особенно актуально то, что в веб-браузере нет альтернативы JavaScript (или, по крайней мере, пока вообще ничего не доступно во всех основных браузерах). Если вы хотите быстрой производительности в веб-браузере, то вам нужна быстрая реализация JavaScript. В то время как на платформах, на которых работает Python, вы почти наверняка можете перейти на другой язык, который может иметь более эффективную реализацию.
8bittree

-3

Если вы структурируете свой код Python в модули с простым запуском верхнего уровня в качестве основного файла Python (с очень небольшим количеством кода в нем), то Python компилирует весь остальной код в независимый от машины байт-код, это Файлы .pyc, которые вы видите в своей структуре каталогов. Это минимизирует время загрузки и интерпретации после первого запуска.

Если вы запускаете ваш скрипт с флагами -O или -OO или устанавливаете PYTHONOPTIMIZE на значение больше 0, то генерируются файлы .pyo, которые дополнительно оптимизируются.

Если вам нужна высокая оптимизация для некоторых конкретных функций, вы можете написать их на C, C ++, FORTRAN или GO, а затем использовать их из Python.


Как вы интегрируете не-C расширения в Python? Мне известны только C-расширения для Cython.

1
@Bey: По сути, все из общей библиотеки (.dll или .so) может быть вызвано из python, если вы знаете сигнатуры функций - их можно настроить вручную, с помощью таких инструментов, как swing или даже сгенерировать из документации doxygen. stackoverflow.com/questions/5811949/… полезен, как и blog.heroku.com/see_python_see_python_go_go_python_go
Стив Барнс
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.