Python3.11竟还有这么多性能提升！

本文主要是介绍Python3.11竟还有这么多性能提升！，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Python3.11竟还有这么多性能提升！


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 +-

标签：python,数据,语言,NumPy,ipython,shell,科学家 来源：

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

这篇关于Python3.11竟还有这么多性能提升！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！