可怕的药水 发表于 2024-1-15 18:00:55

初探: 通过pyo3用rust为python写扩展加速

众所周知,python性能比较差,尤其在计算密集型的任务当中,所以机器学习领域的算法开发,大多是将python做胶水来用,他们会在项目中写大量的C/C++代码然后编译为so动态文件供python加载使用。那么时至今日,对于不想学习c/c++的朋友们,rust可以是一个不错的替代品,它有着现代化语言的设计和并肩c/c++语言的运行效率。
本文简单介绍使用rust为python计算性质的代码做一个优化,使用pyo3库为python写一个扩展供其调用,咱们下面开始,来看看具体的过程和效率的提升。(PS:本文只是抛砖引玉,初级教程)
我的台式机环境:
设备名称        DESKTOP
处理器        12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700   2.10 GHz
机带 RAM        32.0 GB (31.8 GB 可用)
系统类型        64 位操作系统, 基于 x64 的处理器1. python代码

首先给出python代码,这是一个求积分的公式:
import time

def integrate_f(a, b, N):
    s = 0
    dx = (b - a) / N
    for i in range(N):
      s += 2.71828182846 ** (-((a + i * dx) ** 2))
    return s * dx


s = time.time()
print(integrate_f(1.0, 100.0, 200000000))
print("Elapsed: {} s".format(time.time() - s))执行这段代码花费了: Elapsed: 32.59504199028015 s
2. rust

use std::time::Instant;

fn main() {
    let now = Instant::now();
    let result = integrate_f(1.0, 100.0, 200000000);
    println!("{}", result);

    println!("Elapsed: {:.2} s", now.elapsed().as_secs_f32())
}

fn integrate_f(a: f64, b: f64, n: i32) -> f64 {
    let mut s: f64 = 0.0;
    let dx: f64 = (b - a) / (n as f64);

    for i in 0..n {
      let mut _tmp: f64 = (a + i as f64 * dx).powf(2.0);
      s += (2.71828182846_f64).powf(-_tmp);
    }

    return s * dx;
}执行这段代码花费了: Elapsed: 10.80 s
3. 通过pyo3写扩展

首先创建一个项目,并安装 maturin 库:
# (replace demo with the desired package name)
$ mkdir demo
$ cd demo
$ pip install maturin然后初始化一个pyo3项目:
$ maturin init✔
来源:https://www.cnblogs.com/cpl9412290130/p/17965613
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