首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么cython嵌入式插件在cpython解释器中比rust-c接口版本有更高的性能?

Cython是一种用于编写C扩展的编程语言,它结合了Python的简洁性和C的性能。Cython可以将Python代码转换为C代码,并通过与CPython解释器的紧密集成,实现高性能的嵌入式插件。

相比之下,Rust是一种系统级编程语言,它注重安全性和并发性能。Rust提供了与C语言兼容的接口,可以与C代码进行交互。Rust-C接口版本是指使用Rust编写的C接口。

为什么Cython嵌入式插件在CPython解释器中比Rust-C接口版本有更高的性能呢?原因如下:

  1. 静态类型:Cython支持静态类型声明,可以将Python代码转换为C代码,并在编译时进行类型检查。这使得Cython生成的代码更接近底层,减少了类型转换和运行时的开销,从而提高了性能。而Rust-C接口版本需要在运行时进行类型检查,增加了额外的开销。
  2. GIL的影响:CPython解释器使用全局解释器锁(GIL)来确保线程安全,但也限制了多线程并行执行。Cython可以通过释放GIL来实现并行计算,从而提高性能。而Rust-C接口版本需要手动管理线程安全,增加了复杂性。
  3. C语言兼容性:Cython生成的C代码与C语言高度兼容,可以直接调用C语言库和函数。这使得Cython可以利用现有的C库和优化的算法,进一步提高性能。而Rust-C接口版本需要通过FFI(Foreign Function Interface)来调用C库,增加了额外的开销。

总结起来,Cython嵌入式插件在CPython解释器中比Rust-C接口版本有更高的性能,主要是因为静态类型、GIL的影响和C语言兼容性等方面的优势。然而,具体的性能差异还取决于具体的使用场景和代码实现。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

热度碾压 Java、C#、C++ Python,为什么速度那么慢?

以下是几种常见原因: “因为它是GIL(全局解释锁)” “因为它是解释语言不是编译语言” “因为它是动态类型语言” 究竟哪个原因对性能影响最大?...一个“全局解释锁”会谨慎地控制线程执行。不管有多少个线程,解释一次只能执行一个操作。 这对 Python 应用性能有什么影响? 如果应用程序是单线程、单解释,那么这不会对速度任何影响。...NET CIL也是一样,.NET公共语言运行时(CLR)使用即时编译将字节码编译成机器码。 那么,既然它们都使用虚拟机,以及某种字节码,为什么Python性能测试中比Java和C#慢那么多?...下面这篇性能测试文章介绍得更详细: 哪个版本Python最快?...例如Cython(http://cython.org/),它通过结合C静态类型和Python方式,使得代码中类型已知,从而优化代码,能够获得84倍性能提升(http://notes-on-cython.readthedocs.io

2.1K10

Python代码一键转Jar包及Java调用Python新姿势

而除此之外,除了C语言,不少其他编程语言也能够按照Python语言规范开发出虚拟机来解释执行Python脚本: CPython: C语言编写解释 Jython: Java编写解释 IronPython...CPython狭义上是指C语言编写Python解释,是Windows、Linux下我们默认Python脚本解释。...轩辕君曾经尝试阅读Cython源代码,并进行修改,将目录信息进行保留,使得生成后C代码仍然能够正常import,但限于时间仓促,对Python解释机理了解不足,一番尝试之后选择了放弃。...难道是Cythonbug? 转换后代码坑? 还是说上面的import修正工作问题? ? 崩溃乌云笼罩在头上许久,冷静下来思考: 为什么测试时候正常没有发现问题,上线之后才会崩溃?...虽然Python也有多线程库,允许创建多个线程,但由于C语言版本解释在内存管理上并非线程安全,所以解释内部一个非常重要锁在制约着Python多线程,所以所谓多线程实际上也只是大家轮流来占坑

1.7K20
  • 为什么Python这么慢?

    一个“全局解释锁”,它小心地控制线程执行。解释一次只能执行一个操作,不管它有多少线程。 那么其他Python runtimes呢? PyPy一个GIL,它通常比CPython快3倍。...然后,它将对这些代码进行优化,用更高版本替换它们。 这意味着当您应用程序一次又一次地做同样事情时,它可以显著地更快。...另外,请记住Java和c#是强类型语言,因此优化可以对代码进行更多假设。 PyPy一个JIT,正如前一节所提到,它比CPython要快得多。 那么为什么CPython不使用JIT呢?...Python许多替代品之所以如此之快,是因为它们性能名义下对灵活性做出了妥协 看看Cython,它结合了C-Static类型和Python来优化已知类型代码,可以提供84x性能改进。...对于您代码中性能非常重要并且有更多静态类型变量部分,可以考虑使用Cython

    1.5K20

    Python Web学习笔记之为什么设计GIL

    GIL(global interpreter lock),全局解释锁,是很多编程语言实现中都具有的特性,由于它存在,解释无法实现真正并发。它也是 Python 中经常讨论的话题之一。...Python 作为编程语言存在多个具体实现,包括最常用 CPython、超集 Cython、.NET 平台 IronPython、JVM 上 Jython,R 语言实现 RPython、JIT...版本 PyPy 等等。...这里我们只讨论最常用、官方 CPython 实现。 GIL 什么好处?... C 扩展等待 FFT 完成时,解释可能正在执行其它线程,GIL 在这种情况下相比精良设计锁解构更简单也更高效。数值解析部分都是这样解构,NumPy 扩展会在不需要时及时释放 GIL。

    63120

    为什么Python这么慢?

    我也将在本文中提及其他解释。 我想要回答这样一个问题:当运行同一个程序时,为什么Python会 比其他语言慢2到10倍?为什么我们无法将它变得更快?...这就是为什么CPython中创造“临时”变量不会使应用占用大量存储空间——尤其是当应用中使用了for循环这一类可能大量创建“临时”变量结构时。...当存在多个线程调用变量时,CPython如何锁住引用计数成为了一个挑战。而“全局解释锁”应运而生,它能够谨慎控制线程执行。无论多少线程,解释每次只能执行一个操作。...这对Python性能意味着什么呢? 如果你应用基于单线程、单解释,那么讨论速度这一点就毫无意义,因为去掉GIL并不会影响代码性能。...对于有些启动时间相对不重要,并且即时编译(JIT)可以提高效率应用,可以考虑使用PyPy。 对于性能优先并且有更多静态变量代码部分,请考虑使用Cython

    1.1K40

    Python一键转Jar包 Java调用Python

    而除此之外,除了 C 语言,不少其他编程语言也能够按照 Python 语言规范开发出虚拟机来解释执行 Python 脚本: CPython: C 语言编写解释 Jython: Java 编写解释...CPython 狭义上是指 C 语言编写 Python 解释,是 Windows、Linux 下我们默认 Python 脚本解释。...轩辕君曾经尝试阅读 Cython 源代码,并进行修改,将目录信息进行保留,使得生成后 C 代码仍然能够正常 import,但限于时间仓促,对 Python 解释机理了解不足,一番尝试之后选择了放弃...难道是 Cython bug? 转换后代码坑? 还是说上面的 import 修正工作问题? 崩溃乌云笼罩在头上许久,冷静下来思考: 为什么测试时候正常没有发现问题,上线之后才会崩溃?...虽然 Python 也有多线程库,允许创建多个线程,但由于 C 语言版本解释在内存管理上并非线程安全,所以解释内部一个非常重要锁在制约着 Python 多线程,所以所谓多线程实际上也只是大家轮流来占坑

    1.8K40

    Python一键转Jar包,Java调用Python新姿势!

    而除此之外,除了 C 语言,不少其他编程语言也能够按照 Python 语言规范开发出虚拟机来解释执行 Python 脚本: CPython: C 语言编写解释 Jython: Java 编写解释...CPython 狭义上是指 C 语言编写 Python 解释,是 Windows、Linux 下我们默认 Python 脚本解释。...轩辕君曾经尝试阅读 Cython 源代码,并进行修改,将目录信息进行保留,使得生成后 C 代码仍然能够正常 import,但限于时间仓促,对 Python 解释机理了解不足,一番尝试之后选择了放弃...难道是 Cython bug? 转换后代码坑? 还是说上面的 import 修正工作问题? ? 崩溃乌云笼罩在头上许久,冷静下来思考:为什么测试时候正常没有发现问题,上线之后才会崩溃?...虽然 Python 也有多线程库,允许创建多个线程,但由于 C 语言版本解释在内存管理上并非线程安全,所以解释内部一个非常重要锁在制约着 Python 多线程,所以所谓多线程实际上也只是大家轮流来占坑

    3.9K11

    4 个快速 Python 编译 f

    简评:Python 和其他解释型语言一样经常被吐槽性能不行,所以开发人员为了提升性能创建了不少编译,本文则选取其中四个做了基准测试。...Python 其实是一种相当快语言,但它并不像编译型语言那么快。 这是因为官方实现 CPython 解释执行,更准确地说,是 Python 代码被编译为字节码,然后进行解释。...我 GitHub 上找到了开发人员 Christopher Arndt 转换版本,它能够兼容 Python 3。...根据基准测试报告,它平均比 CPython 快 7.6 倍。 我很容易相信。 唯一(轻微)缺点是它总是落后于 Python 版本。...Cython Cython 不仅仅是 Python 编译,它是 Python 超集,支持与 C / C++ 互操作性。

    1.6K10

    让Python代码更快运行 5 种方法

    如果你想让Python同一硬件上运行得更快,你两个基本选择,而每个都会有一个缺点: ·您可以创建一个默认运行时所使用替代语言(CPython实现)——一个主要任务,但它最终只会是CPython...本月初,最新版本PyPy 2.5即将发布,此版本会有一系列性能改进,提供更全面的如NumPy支持,用于加速Python性能共享库。 Python 3.x必须由单独PyPy3项目构建而成。...python解释,可以保证100%语法兼容。...实际上Cython语法基本上跟 Python一致,而Cython专门编译:先将 Cython代码转变成C(自动加入了一大堆C-Python API),然后使用C编译编译出最终Python...例如,对于CPU消耗过高处理,可以通过一些方法来加速Python运行——使 用NumPy、使用多处理扩展、或借助外部C代码从而避免全局解释锁(GIL)——Python缓慢根源。

    1.3K60

    使用 Cython 加密 Python 代码防止反编译

    前言 《如何避免别人反编译我们 Python .exe 程序》一文中我们介绍了两种给我们 Python 源代码加密两种方式,本文我们主要介绍如何使用 Cython 加密源代码,虽然 Cython...作用主要是为了提高代码运行效率,但是也对源代码一定加密效果。...可以参考: error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required 问题很明显,我们需要安装 Microsoft Visual C++14.0或更高版本...当你运行一个 .py 文件时,Python 解释会将其编译成字节码,然后将字节码保存到 .pyc 文件中,以便下次运行时可以更快地加载。这些文件是平台无关,因此可以不同操作系统上共享。....这些文件通常用于扩展 Python 功能,以便与底层系统进行交互或提高性能。.pyx 文件 Cython 代码文件。Cython 是一种使 Python 代码能够与 C 语言进行混合编程工具。.

    57120

    让Python代码运行更快方式

    多年来,开发人员已经为Python速度限制提出了各种变通方法。例如你可以C中编写性能密集型任务并使用Python封装它,许多机器学习库正是这样做。...如果我们能够按原样使用现有的Python程序并以更快速度运行它,那不是很好吗?这正是PyPy允许你做事情。 PyPy与CPython PyPy是Python解释CPython直接替代品。...CPython将Python编译为中间字节码然后由虚拟机解释,而PyPy使用实时(JIT)编译将Python代码转换为本地机器汇编语言。 根据正在执行任务,性能提升可能会非常显着。...CPython解释根本不会执行与PyPy一样优化方式,并且可能永远不会,因为这不是它设计目标之一。 最好部分是开发人员需要很少甚至不需要努力来解锁PyPy提供收益。...由于PyPy模仿CPython本机二进制接口方式,与C库(如NumPy)接口Python包也没有那么出类拔萃了。

    1.1K30

    Python.py与Cython.pxd.pyx.pyd 文件格式之间主要区别

    常见情形是,用 Python 快速生成程序原型 (有时甚至是程序最终界面),然后对其中有特别要求部分,用更合适语言改写;譬如:3D 游戏中图形渲染模块,性能要求特别高,就可用 C/C++ 重写,而后封装为...需要注意是,您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些扩展类库可能不提供跨平台实现。此外,还可采用 Cython 为 Python 编写 C 扩展。...Cython 是编写、包裹外部 C/C++ 库胶水代码,将 CPython 嵌入现有应用程序、加速 Python 代码执行理想 C 模块语言。?....pxd 文件类似于 C 语言 .h 头文件,.pxd 文件中有 Cython 模块要包含 Cython 声明 (或代码段)。.pxd 文件可共享外部 C 语言声明,也能包含 C 编译内联函数。....pxd 文件还可为 .pyx 文件模块提供 Cython 接口,以便其它 Cython 模块可使用比 Python 更高协议与之进行通信。

    1.6K20

    Python中cython介绍

    Cython既是一种编程语言,也是一种编译,它可以将Python代码转换为C或C++代码,并在编译时将其转换为机器码,以提高代码执行速度。为什么使用Cython?...Python是一种解释动态语言,虽然易于学习和使用,但在执行效率上相对较低。特别是处理大量数据、进行复杂计算或需要高性能任务时,Python执行速度可能会成为瓶颈。...总结Cython是一种将Python代码转换为C或C++代码编译,它可以提供更高执行效率和更好性能。...Cython是一种用于将Python代码转换为C/C++代码编译,它可以提供更高执行效率和更好性能。...PyPy:PyPy是一个使用即时编译技术Python解释,它可以提供比标准CPython更好执行性能。PyPy通过对Python代码进行动态优化,可以加快代码执行速度。

    62831

    让 Python 变快 5个方案

    如果你想让 Python 特定硬件上运行得快一点,你至少有两个选择,每个选择都有一些弊病: 你可以创建一个 Python 运行时替代品,但是最后你会发现你重写了一遍 CPython。...PyPy CPython 替代品中,PyPy 是最显眼那一个(比如 Quora 就在生产环境中使用它)。它也最有机会成为默认解释,它和现存 Python 代码高度兼容。 ?...最近版本 PyPy2.5 增加了一些提升性能特性,其中有一项很受欢迎,它集成了 Numpy,Numpy 之前也一直被用来加速 Python 运行。...据说,Cython 提供了一些特性来让代码更高效,比如变量类型化,这本质上是 C 要求。一些科学计算包,如 scikit-learn 依赖 Cython 一些特性来保持操作简洁快速。 5....对于 CPU 密集型任务多种方法来提升性能--使用 Numpy 来做计算,调用外部 C 代码,以及尽量避免 GIL 锁。

    2.8K10

    Python系语言发展综述

    Python系语言经过多年发展,衍生出多个版本。其中: CPython 也就是通常说Python。...这个版本3.x系列发展时候遇到困难,由于设计上失误,很多开源组件还是坚持2.5+版本。这种情况,3.x系列不发生巨大改变情况下,不会改变。...Cython 由于人工智能和数学需要,更快数值计算需求催生了CythonCython优势:代码可以从Python转换到C/CPP,从而保护了源码并且提高了CPU密集性计算性能。...PyPy 从欧盟拿了不少资助,发展很好。RPython是其核心简化Python方言。性能提升来自JIT编译。但是,PyPy兼容性上做不到Cython那样无缝融合到标准CPython环境。...Jython 兼容度极高,但是面向Java环境,不适合需要使用C扩展情况。 IronPython 微软系东西,不解释

    77380

    Python之父:明年让Python快2倍

    但在此之前,Guido可并不认为提升CPython速度多关键,因为“其他方法可以获得更好性能”,比如JIT编译PyPy,或使用C语言编写扩展。 为什么要加速? Python真的慢吗?...接受英国技术新闻网站The Register采访时,对于“为什么开始关注CPython性能?”...并且,Shannon之前参与HotPy项目中所开发解释,比目前CPython解释纯Python代码快三倍。这证明了对CPython优化可行性。...而现在加速过程中,像是CPython工具、调试、配置文件,NumPy包,以及Cython这样编译,又会有多少涉及到CPython内部和底层行为?...解释将不再遇运行时生成代码,而是利用程序中类型稳定性,执行过程中适应类型和数值。

    55360

    Python .py 与 Cython .pxd .pyx .pyd 文件格式之间主要区别

    需要注意是,您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些扩展类库可能不提供跨平台实现。此外,还可采用 Cython 为 Python 编写 C 扩展。...Cython 是编写、包裹外部 C/C++ 库胶水代码,将 CPython 嵌入现有应用程序、加速 Python 代码执行理想 C 模块语言。....pxd 文件类似于 C 语言 .h 头文件,.pxd 文件中有 Cython 模块要包含 Cython 声明 (或代码段)。.pxd 文件可共享外部 C 语言声明,也能包含 C 编译内联函数。....pxd 文件还可为 .pyx 文件模块提供 Cython 接口,以便其它 Cython 模块可使用比 Python 更高协议与之进行通信。...它是 C/C++ 综合进化版,不仅具有二者全部优点,且整体性能更佳,但其抽象程度高。

    5.5K30

    为什么 Python 这么慢?

    CPython 解释创建变量时,首先会分配内存,然后对该变量引用进行计数,这称为引用计数reference counting。如果变量引用数变为 0,这个变量就会从内存中释放掉。...这会对 Python 程序性能有什么影响? 如果你程序只有单线程、单进程,代码速度和性能不会受到全局解释影响。...PyPy 使用了明显快于 CPython JIT。更详细结果可以在这篇性能基准测试文章中看到:哪一个 Python 版本最快?[11]。 那为什么 CPython 不使用 JIT 呢?...◈ 而 Cython[15] 结合了 C 静态类型和 Python 来优化已知类型代码,它可以将[16]性能提升 84 倍。...而对于看重性能并且静态类型变量较多程序,不妨使用 Cython[15]。

    1.5K20

    PyPy 双版本同步更新,不仅仅是快

    PyPy 团队 21 日通过官方博客正式发布了两个全新版本:PyPy2.7 v5.7 和 PyPy3.5 v5.7,即支持 Python v2.7 语法和 Python v3.5 语法 PyPy 全新版本解释...大部分做 Python 开发的人或多或少可能都知道 PyPy:一种基于 Python 实现 python 解释。...由于其特有的 JIT 动态编译,因此在运行速度上可以轻轻松松超过标准解释 CPython 好几倍,甚至报道称某些极端情况下 PyPy 可以比 CPython 快好几百倍。...不但如此,PyPy3.5 还支持 Python 3.4 中引入异步模块 asyncio(包括 async/await 语法),而且有评论称,相对原版,该特性 PyPy 中得到了相当大性能提升。...关于这一点,目前一个有效解决方案是直接把 C 扩展包移植到 PyPy,就像 NumPy PyPy 下分支版本 NumPyPy 那样,充分利用 PyPy 原生接口来集成 C 代码。

    1.2K60

    Python这几个库,快到飞起!

    解释性语言运行速度慢吧啦吧啦 所以一行这里分享几个高性能Python库/框架,下次再遇到这种评价,直接就把这些库/框架怼到他脸上 1Cython Cython结合了Python和C语法,可以简单认为就是给...Cython性能虽然逊于本地C/C++库,但由于Cython语法易用性可以缩短开发时间,同时Cython也可以用于将C/C++代码封装为Python库 定义变量可以使用关键字cdef定义变量 cdef...2PyPy PyPy是一种Python编程语言实现,因为是一种即时编译,就是代码执行过程中编译,所以速度要比CPython多 通过速度对比,PyPy平均要比CPython快4.2倍 就连Python...Stackless Python最突出特征是微线程,就是说一个运行程序被分解成微线程,由语言解释自身而非操作系统内核管理,上下文切换和任务调度纯粹解释内完成 微线程管理同一个CPU核心上一个程序不同子任务执行...,Stackless Python不移除Python全局解释锁, 也不使用多线程或多进程。

    52830
    领券