利用ctypes提高Python的執(zhí)行速度

更新時間：2016年09月09日 09:03:17 投稿：daisy

這篇文章給大家介紹了如何利用ctypes提高Python的執(zhí)行速度，對大家學習使用python具有一定的參考借鑒價值。有需要的朋友們一起來看看吧。

前言

ctypes是Python的外部函數庫。它提供了C兼容的數據類型，并且允許調用動態(tài)鏈接庫/共享庫中的函數。它可以將這些庫包裝起來給Python使用。這個引入C語言的接口可以幫助我們做很多事情,比如需要調用C代碼的來提高性能的一些小型問題。通過它你可以接入Windows系統上的 kernel32.dll 和 msvcrt.dll 動態(tài)鏈接庫,以及Linux系統上的 libc.so.6 庫。當然你也可以使用自己的編譯好的共享庫

我們先來看一個簡單的例子我們使用 Python 求 1000000 以內素數，重復這個過程10次，并計算運行時間。

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)

輸出

42.8259568214

下面用C語言寫一個的 check_prime 函數,然后把它當作共享庫(動態(tài)鏈接庫)導入

#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)

輸出

Python version: 43.4539749622 seconds
C version: 8.56250786781 seconds

我們可以看到很明顯的性能差距這里有更多的方法去判斷一個數是否是素數

再來看一個復雜點的例子快速排序

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有一個麻煩點的地方是原生的C代碼使用的類型可能跟Python不能明確的對應上來。比如這里什么是Python中的數組？列表？還是 array 模塊中的一個數組。所以我們需要進行轉換

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)

輸出

1.874907

與Python list 的 sort 方法進行對比

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)

輸出

2.501257

至于結構體，需要定義一個類，包含相應的字段和類型

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

除了導入我們自己寫的C語言擴展文件，我們還可以直接導入系統提供的庫文件，比如linux下c標準庫的實現 glibc

import time
import random
from ctypes import cdll
libc = cdll.LoadLibrary('libc.so.6') # Linux系統
# libc = cdll.msvcrt # Windows系統
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)

輸出

Python version: 0.850172 seconds
C version : 0.27645 seconds

總結

以上就是這篇文章的全部內容，希望對大家學習或使用Python能有一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流。

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