Python优化技巧之利用ctypes提高执行速度

首先给大家分享一个个人在使用python的ctypes调用c库的时候遇到的一个小坑

这次出问题的地方是一个C函数，返回值是malloc生成的字符串地址。平常使用也没问题，也用了有段时间， 没发现什么异常。

这次在测试中，发现使用这个过程会出现“段错误”，造成程序退出了。

经过排查， 确定问题原因是C函数的返回值问题，ctypes默认的函数返回类型是int类型。

需要在使用中设置返回类型，例如：

func.restype = c_char_p

下面我们就来详细探讨下ctypes的使用小技巧

ctypes 库可以让开发者借助C语言进行开发。这个引入C语言的接口可以帮助我们做很多事情,比如需要调用C代码的来提高性能的一些小型问题。通过它你可以接入Windows系统上的 kernel32.dll 和 msvcrt.dll 动态链接库,以及Linux系统上的 libc.so.6 库。当然你也可以使用自己的编译好的共享库

我们先来看一个简单的例子 我们使用 Python 求 1000000 以内素数，重复这个过程10次，并计算运行时间。

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)

Output

42.8259568214


下面用C语言写一个的 check_prime 函数,然后把它当作共享库(动态链接库)导入

#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)

Output

Python version: 43.4539749622 seconds
C version: 8.56250786781 seconds

我们可以看到很明显的性能差距 这里 有更多的方法去判断一个数是否是素数

再来看一个复杂点的例子 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有一个麻烦点的地方是原生的C代码使用的类型可能跟Python不能明确的对应上来。比如这里什么是Python中的数组？列表？还是 array 模块中的一个数组。所以我们需要进行转换

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)

Output

1.874907

与Python list 的 sort 方法进行对比

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)

Output

2.501257


至于结构体，需要定义一个类，包含相应的字段和类型

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

除了导入我们自己写的C语言扩展文件，我们还可以直接导入系统提供的库文件，比如linux下c标准库的实现 glibc

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

Output

Python version: 0.850172 seconds
C version : 0.27645 seconds

以上都是ctypes的基本技巧，对普通的开发人员来说，基本够用了

更详细的说明请参考：http://docs.python.org/library/ctypes.html

以上就是Python优化技巧之利用ctypes提高执行速度。点了盘鱼翅炒饭，换了三双筷子没找见一块鱼翅，厨师解释说“我叫鱼翅”。更多关于Python优化技巧之利用ctypes提高执行速度请关注haodaima.com其它相关文章！