万万没想到,除了香农计划,Python3.11竟还有这么多性能提升!

众所周知,Python 3.11 版本带来了较大的性能提升,但是,它具体在哪些方面上得到了优化呢?除了著名的“香农计划”外,它还包含哪些与性能相关的优化呢?本文将带你一探究竟!

作者:Beshr Kayali

译者:豌豆花下猫@Python猫

英文:https://log.beshr.com/python-311-speedup-part-1

转载请保留作者及译者信息

Python 3.11 在几天前发布了,它照例带来了很多新特性,例如异常组、细粒度的错误位置与堆栈回溯、标准库对 TOML 的解析支持,当然,还有备受大家期待的由 faster CPython 项目带来的速度提升。

根据 pyperformance 的基准测试,CPython 3.11 比 CPython 3.10 平均快 25%。这项改进的原因之一是 Guido 命名的“香农计划”(即 faster CPython)。对于 3.11 版本,这个计划在两个主要方向进行了大量优化:启动时和运行时。

除此之外,Python 3.11 还包含有其它的优化,这些优化不属于香农计划。

在本文中,我将详细介绍 3.11.0 稳定版中常规优化的细节(即非 faster CPython 项目的改进)。

(译注:作者表示将另写一篇文章介绍 faster CPython 的改进细节,届时,我也将继续翻译,敬请期待!)

目录

  • 优化了一些 printf 风格 % 的格式化代码
  • 优化了 Python 大整数的除法
  • 优化了数字 PyLongs 求和
  • 精简列表的扩容操作,提升了 list.append 性能
  • 减少了全 unicode 键的字典的内存占用
  • 提升了使用asyncio.DatagramProtocol 传输大文件的速度
  • 对于 math 库:优化了 comb(n, k) 与 perm(n, k=None)
  • 对于 statistics 库:优化了 mean(data)、variance(data, xbar=None) 与 stdev(data, xbar=None)
  • 纯 ASCII 字符串的 unicodedata.normalize(),提升到常数时间

优化了一些 printf 风格 % 的格式化代码

使用格式化的字符串字面量(formatted string literals)是最快的格式化字符串的方法。

Python 3.10 中的一个简单基准测试:

$ python -m pyperf timeit -s \
  'k = "foo"; v = "bar"' -- '"%s = %r" % (k, v)'
.....................
Mean +- std dev: 187 ns +- 8 ns

但是使用 f-string 似乎要快 42%:

$ python -m pyperf timeit -s \
  'k = "foo"; v = "bar"' -- 'f"{k!s} = {v!r}"'
.....................
Mean +- std dev: 131 ns +- 9 ns

优化性能的手段是将简单的 C 风格的格式化方法转换为 f-string 方法。在 3.11.0 中,只转换了 %s、%r 和 %a 三种,但是目前有一个待合入的 pull request,将会支持:%d、%i、%u、%o、%x、%X、%f、 %e、%g、%F、%E、%G。

例如,下面是 Python 3.11 中相同基准测试的结果:

$ python -m pyperf timeit -s \
  'k = "foo"; v = "bar"' -- '"%s = %r" % (k, v)'
.....................
Mean +- std dev: 100 ns +- 5 ns

大约快了 87%!当然,3.11 中其它的优化对此也有影响,比如更快的解释器启动时间。

优化了 Python 大整数的除法

在 Python 3.10 中:

python -m pyperf timeit -s 'x=10**1000' -- 'x//10'
.....................
Mean +- std dev: 1.18 us +- 0.02 us

在 Python 3.11 中:

python -m pyperf timeit -s 'x=10**1000' -- 'x//10'
.....................
Mean +- std dev: 995 ns +- 15 ns

大约快了18%。

这项优化源自 Mark Dickinson 的一个发现,即编译器总会生成 128:64 的除法指令,尽管处理的是 30 位的数值。

即使在 x64 上,Python 的除法也有些残缺。假设是 30 位数字,则多精度除法所需的基本结构是 64 位除以 32 位的无符号整数除法,产生一个 32 位的商(理想情况下还会产生一个 32 位余数)。有一个 x86/x64 指令可以做到这一点,也就是 DIVL。但是如果不使用内联汇编,当前版本的 GCC 和 Clang 显然做不到从 longobject.c 中发出该指令——它们只会在 x64 上使用 DIVQ(128 位除以 64 位的除法,尽管被除数的前 64 位被设为零),而在 x86 上则使用固有的 __udivti3 或 __udivti4。

——Mark Dickinson(全文)

优化了数字 PyLongs 求和

这里有一个 issue,它发现 Python 2.7 中 sum 的速度比 Python 3 快得多。不幸的是,在某些条件下,3.11.0 似乎仍然如此。

Python 2.7:

$ python -m pyperf timeit -s 'd = [0] * 10000' -- 'sum(d)'
.....................
Mean +- std dev: 37.4 us +- 1.1 us

Python 3.10:

$ python -m pyperf timeit -s 'd = [0] * 10000' -- 'sum(d)'
.....................
Mean +- std dev: 52.7 us +- 1.3 us

Python 3.11:

$ python -m pyperf timeit -s 'd = [0] * 10000' -- 'sum(d)'
.....................
Mean +- std dev: 39.0 us +- 1.0 us

Python3.10 和 3.11 之间的区别在于,通过在 sum 函数的快速加法分支中内联对单个数字 PyLongs 的解包,可以提升在单个数字 PyLongs 上调用 sum 的性能。这样做可以避免在解包时调用 PyLong_AsLongAndOverflow

值得注意的是,在某些情况下,Python 3.11 在整数求和时仍然明显慢于 Python 2.7。我们希望在 Python 中通过实现更高效的整数,获得更多的改进。

精简列表的扩容操作,提升了 list.append 性能

在 Python 3.11 中,list.append 有了显著的性能提升(大约快 54%)。

Python 3.10 的列表 append:

$ python -m pyperf timeit -s \
  'x = list(map(float, range(10_000)))' -- '[x.append(i) for i in range(10_000)]'
.....................
Mean +- std dev: 605 us +- 20 us

Python 3.11 的列表 append:

$ python -m pyperf timeit -s \
  'x = list(map(float, range(10_000)))' -- '[x.append(i) for i in range(10_000)]'
.....................
Mean +- std dev: 392 us +- 14 us

对于简单的列表推导式,也有一些小的改进:

Python 3.10:

$ python -m pyperf timeit -s \
  '' -- '[x for x in list(map(float, range(10_000)))]'
.....................
Mean +- std dev: 553 us +- 19 us

Python 3.11:

$ python -m pyperf timeit -s \
  '' -- '[x for x in list(map(float, range(10_000)))]'
.....................
Mean +- std dev: 516 us +- 16 us

译注:记得在 3.9 版本的时候,Python 优化了调用 list()、dict() 和 range() 等内置类型的速度,在不起眼处,竟还能持续优化!

减少了全 unicode 键的字典的内存占用

这项优化令 Python 在使用全为 Unicode 键的字典时,缓存的效率更高。这是因为使用的内存减少了,那些 Unicode 键的哈希会被丢弃,因为那些 Unicode 对象已经有哈希了。

例如,在 64 位平台上,Python 3.10 运行结果:

>>> sys.getsizeof(dict(foo="bar", bar="foo"))
232

在 Python 3.11 中:

>>> sys.getsizeof(dict(foo="bar", bar="foo"))
184

(译注:插个题外话,Python 的 getsizeof 是一种“浅计算”,这篇《Python在计算内存时应该注意的问题?》区分了“深浅计算”,可以让你对 Python 计算内存有更深的理解。)

提升了使用asyncio.DatagramProtocol 传输大文件的速度

asyncio.DatagramProtocol 提供了一个用于实现数据报(UDP)协议的基类。有了这个优化,使用asyncio UDP 传输大文件(比如 60 MiB)将比 Python 3.10 快 100 多倍。

这是通过计算一次缓冲区的大小并将其存储在一个属性中来实现的。这使得通过 UDP 传输大文件时,asyncio.DatagramProtocol 有着数量级的提速。

PR msoxzw 的作者提供了以下的 测试脚本

对于 math 库:优化了 comb(n, k) 与 perm(n, k=None)

Python 3.8 在math 标准库中增加了 comb(n, k) 和 perm(n, k=None) 函数。两者都用于计算从 n 个无重复的元素中选择 k 个元素的方法数,comb 返回无序计算的结果,而perm 返回有序计算的结果。(译注:即一个求组合数,一个求排列数)

3.11 的优化由多个较小的改进组成,比如使用分治算法来实现 Karatsuba 大数乘法,以及尽可能用 C 语言unsigned long long 类型而不是 Python 整数进行comb计算(*)。

另外一项改进是针对较小的 k 值(0 <= k <= n <= 67):

(译注:以下两段费解,暂跳过)

对于 0 <= k <= n <= 67, comb(n, k) always fits into a uint64_t. We compute it as comb_odd_part << shift where 2 ** shift is the largest power of two dividing comb(n, k) and comb_odd_part is comb(n, k) >> shift. comb_odd_part can be calculated efficiently via arithmetic modulo 2 ** 64, using three lookups and two uint64_t multiplications, while the necessary shift can be computed via Kummer’s theorem: it’s the number of carries when adding k to n - k in binary, which in turn is the number of set bits of n ^ k ^ (n - k). *

One more improvement is that the previous popcount-based code for computing the largest power of two dividing math.comb(n, k) (for small n) got replaced with a more direct method based on counting trailing zeros of the factorials involved. (*).

Python 3.10:

$ python -m pyperf timeit -s \
  'import math' -- 'math.comb(100, 55)'
.....................
Mean +- std dev: 3.72 us +- 0.07 us

# ---

$ python -m pyperf timeit -s \
  'import math' -- 'math.comb(10000, 5500)'
.....................
Mean +- std dev: 11.9 ms +- 0.1 ms

Python 3.11:

$ python -m pyperf timeit -s \
  'import math' -- 'math.comb(100, 55)'
.....................
Mean +- std dev: 476 ns +- 20 ns

# ---

$ python -m pyperf timeit -s \
  'import math' -- 'math.comb(10000, 5500)'
.....................
Mean +- std dev: 2.28 ms +- 0.10 ms

对于 statistics 库:优化了 mean(data)、variance(data, xbar=None) 与 stdev(data, xbar=None)

3.11 优化了statistics模块中的 meanvariancestdev 函数。如果入参是一个迭代器,则会直接用于计算,而不是先将其转换为列表。这种计算方法 的速度比之前的快了一倍。*

Python 3.10:

# Mean
$ python -m pyperf timeit -s \
  'import statistics' -- 'statistics.mean(range(1_000))'
.....................
Mean +- std dev: 255 us +- 11 us

# Variance
$ python -m pyperf timeit -s \
  'import statistics' -- 'statistics.variance((x * 0.1 for x in range(0, 10)))'
.....................
Mean +- std dev: 77.0 us +- 2.9 us

# Sample standard deviation (stdev)
$ python -m pyperf timeit -s \
  'import statistics' -- 'statistics.stdev((x * 0.1 for x in range(0, 10)))'
.....................
Mean +- std dev: 78.0 us +- 2.2 us

Python 3.11:

# Mean
$ python -m pyperf timeit -s \
  'import statistics' -- 'statistics.mean(range(1_000))'
.....................
Mean +- std dev: 193 us +- 7 us

# Variance
$ python -m pyperf timeit -s \
  'import statistics' -- 'statistics.variance((x * 0.1 for x in range(0, 10)))'
.....................
Mean +- std dev: 56.1 us +- 2.3 us

# Sample standard deviation (stdev)
$ python -m pyperf timeit -s \
  'import statistics' -- 'statistics.stdev((x * 0.1 for x in range(0, 10)))'
.....................
Mean +- std dev: 59.4 us +- 2.6 us

纯 ASCII 字符串的 unicodedata.normalize(),提升到常数时间

对于 unicodedata.normalize() 方法,如果提供的入参是纯 ASCII 字符串,则通过 unicode 快速检查算法 迅速返回结果。这项检查使用的是PyUnicode_IS_ASCII 实现。

Python 3.10:

$ python -m pyperf timeit -s \
  'import unicodedata' -- 'unicodedata.normalize("NFC", "python")'
.....................
Mean +- std dev: 83.3 ns +- 4.3 ns

Python 3.11:

$ python -m pyperf timeit -s \
  'import unicodedata' -- 'unicodedata.normalize("NFC", "python")'
.....................
Mean +- std dev: 34.2 ns +- 1.2 ns

最后的话:

  • 我写这篇文章是为了加深自己对 Python 3.11 最新成果的认识。如果内容有错,请通过email 或者 Twitter告诉我。(译注:本翻译是出于促进自己学习及加强理解的目的,若有错漏,欢迎指正!)
  • 附 HackerNews 上的评论
  • 在下一篇文章中,我将分析 faster CPython 项目带来的优化点。敬请期待!
    原文作者:豌豆花下猫
    原文地址: https://www.cnblogs.com/pythonista/p/16884607.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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