Ниже пример вызова C-метода и сравнение производительности.
1) Пишем метод (файл myfib.c)
unsigned long fib(unsigned long x)
{
if(x < 2) return x;
return fib(x-1) + fib(x-2);
}
2) Компилируем:
gcc -shared -Wl,-soname,myfib.so -o myfib.so -fPIC myfib.c
3) Вызываем из Python и сравниваем с функцией написанной на чистом python:
import ctypes
import timeit
fib = ctypes.CDLL('./myfib.so').fib
fib.restype = ctypes.c_long
fib.argtypes = (ctypes.c_ulong,)
print timeit.timeit('fib(32)', 'from __main__ import fib', number=1)
def pyfib(x):
if x < 2: return x
return pyfib(x-1) + pyfib(x-2)
print timeit.timeit('pyfib(32)', 'from __main__ import pyfib', number=1)
Результат:
0.0463268756866
1.08009696007
В итоге, за счет использования ctypes, мы получили ускорение в 23 раза.
Если использовать оптимизацию при компиляции, то можно получить большую производительность, для этого нужно указать ключ оптимизации:
gcc -O3 -shared -Wl,-soname,myfib.so -o myfib.so -fPIC myfib.c
Варианты ключей оптимизации:
-O1 — Базовая оптимизация
-O2 — GCC выполняет почти все поддерживаемые оптимизации, эта опция уменьшает как время компиляции так и время выполнения сгенерированного кода.
-O3 — Более сильная оптимизация, включает -O2 + некоторые дополнительные опции.
С учетом оптимизации -O3, мы получили такой результат:
0.023335695266
1.08294892311
Это быстрее в 46 раз чем на чистом python.
Тестировалось на ubuntu 12.10, python 2.7
Автор: D1VER
Дата публикации: 2013-12-16T05:21:00.001-08:00
