Оптимизация производительности кода на языке Python с помощью Cython

Alexander-Dobrzhansky

 

Александр Добржанский

История языка Python началась в 1991 году, когда его выпустил Гвидо ван Россум.  За эти годы он заработал репутацию одного из самых удобных и полезных языков программирования с отличным инструментарием.

К ключевым особенностям языка Python относятся:

  • Скорость разработки
  • Читабельность
  • Своя крупная экосистема библиотек
  • Большое сообщество пользователей

Но с другой стороны, скорость выполнения программ не является сильной стороной Python. В ситуациях, когда производительность приложения является основным критерием, в контексте простоты использования или экономии денег, мы сталкиваемся с серьезным вопросом — насколько нам это действительно важно?

В некоторых случаях, производительность можно увеличить за счет добавления дополнительного оборудования, но этот вариант довольно дорог и не всегда эффективен.

Еще один вариант — поиск узких мест путем профилирования кода.

После выявления узких мест в коде, вы можете спросить себя, что можно сделать, чтобы их устранить. Для оптимизации производительности кода Python существует несколько инструментов.

  • Расширения C extensions (будьте готовы писать на C)
  • Изменение времени выполнения PyPy, Pyston, GrumPy и т.д.
  • Cython

Именно о Cython давайте поговорим подробнее.

Последние новости

Создаем крутой UX: полезные советы для предпринимателей

По данным Google Trends, интерес к UX (взаимодействию с пользователем) растет с каждым годом. И это неудивительно. В своем недавнем….

Работаем с критикой эффективно

В течение всей профессиональной жизни мы сталкиваемся с критикой, которая может исходить от наших коллег, от руководства, от нас самих…..

QA FEST 2018: краткий обзор

Дмитрий Придатко, Test Engineer в компании Sigma Software побывал на слете специалистов по тестированию — ежегодной конференции QA Fest, которая….