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1.NumPy、SciPy、Sage和Pandas

先說(shuō)，NumPy。它的核心是一個(gè)多維數(shù)字?jǐn)?shù)組的實(shí)現(xiàn)。除了這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之外，還實(shí)現(xiàn)了若干個(gè)函數(shù)和運(yùn)算符，可以高效地進(jìn)行數(shù)組運(yùn)算。并且對(duì)于被調(diào)用的次數(shù)進(jìn)行了精簡(jiǎn)。它可以被用來(lái)進(jìn)行極其高效的數(shù)學(xué)運(yùn)算。  

SciPy和Sage都將NumPy內(nèi)置為自身的一部分，同時(shí)內(nèi)置了其他的不同的工具，從而可以用于特定科學(xué)、數(shù)學(xué)和高性能計(jì)算的模塊。  

Pandas是一個(gè)側(cè)重于數(shù)據(jù)分析的工具。如果處理大量半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的時(shí)候，可能也會(huì)用到Pandas相關(guān)的工具，比如Blaze。    

2.PyPy、Pyston、Parakeet、Psyco和Unladen Swallow

讓代碼運(yùn)行的更快，侵入性最小的就是使用實(shí)時(shí)編譯器(JIT編譯)。以前的話我們可以直接安裝Psyco。安裝之后導(dǎo)入psyco，然后調(diào)用psyco.full()。代碼運(yùn)行速度就可以明顯提升。運(yùn)行Python代碼的時(shí)候，它可以實(shí)時(shí)監(jiān)控程序，會(huì)將一部分代碼編譯為了機(jī)器碼。  

現(xiàn)在好多Psyco等加速器的項(xiàng)目已經(jīng)停止維護(hù)了，不過(guò)類似的功能在PyPy中得到了繼承。  

PyPy為了方便分析、優(yōu)化和翻譯，用Python語(yǔ)言將Python重新實(shí)現(xiàn)了一遍，這樣就可以JIT編譯。而且PyPy可以直接將代碼翻譯成像C那樣的性能更高的語(yǔ)言。  

Unladen Swallow是一個(gè)Python的JIT編譯器。是Python解釋器的一本版本，被稱為底層虛擬機(jī)(LLVM)。不過(guò)這個(gè)開(kāi)發(fā)已經(jīng)停止了。  

Pyston是一個(gè)與LLVM平臺(tái)較為接近的Python的JIT編譯器。很多時(shí)候已經(jīng)優(yōu)于Python的實(shí)現(xiàn)，但不過(guò)還有很多地方不完善。     

3.GPULib、PyStream、PyCUDA和PyOpenCL

這四個(gè)都是用在圖像處理單元來(lái)實(shí)現(xiàn)代碼的加速。前面講的都是用代碼優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn)加速的。而這些都是從硬件層面上進(jìn)行加速，如果有一個(gè)強(qiáng)大的GPU，我們可以用GPU來(lái)計(jì)算，從而減少CPU寶貴的資源。  

PyStream古老一點(diǎn)。GPULib提供了基于GPU的各種形式的數(shù)據(jù)計(jì)算。  

如果用GPU加速自己的代碼，可以用PyCUDA和PyOpenCL。     

4.Pyrex、Cython、Numba和Shedskin

這四個(gè)項(xiàng)目都致力于將Python代碼翻譯為C、C++和LLVM的代碼。Shedskin會(huì)將代碼編譯為C++語(yǔ)言。Pyrex、Cython編譯的主要目標(biāo)是C語(yǔ)言。Cython也是Pyrex的一個(gè)分支。  

而且，Cython還有NumPy數(shù)組的額外支持。  

如果面向數(shù)組和數(shù)學(xué)計(jì)算的時(shí)候，Numba是更好的選擇導(dǎo)入時(shí)會(huì)自動(dòng)生成相應(yīng)的LLVM的代碼。升級(jí)版本是NumbaPro，還提供了對(duì)GPU的支持。     

5.SWIG、F2PY和Boost.Python

這些工具可以將其他的語(yǔ)言封裝為Python的模塊。第一個(gè)可以封裝C/C++語(yǔ)言。F2PY可以封裝Fortran。Boost.Python可以封裝C++語(yǔ)言。  

SUIG只要啟動(dòng)一個(gè)命令行工具，往里面輸入C或者C++的頭文件，封裝器代碼就會(huì)自動(dòng)生成。除了Python，而且可以成為其他語(yǔ)言的封裝器，比如Java和PHP。     

6.ctypes、llvm-py和CorePy2

這些模塊可以幫助我們實(shí)現(xiàn)Python底層對(duì)象的操作。ctypes模塊可以用于在內(nèi)存中構(gòu)建編譯C的對(duì)象。并且調(diào)用共享庫(kù)中的C的函數(shù)。不過(guò)ctypes已經(jīng)包含在Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)里面了。  

llvm-py主要提供LLVM的Python接口。以便于構(gòu)建代碼，然后編譯他們。也可以在Python中構(gòu)建它的編譯器。當(dāng)然搞出自己編程語(yǔ)言也是可以的。  

CorePy2也可以進(jìn)行加速，不過(guò)這個(gè)加速是運(yùn)行在匯編層的。    

7.Weave、Cinpy和PyInline

這三個(gè)包，就可以讓我們?cè)赑ython代碼中直接使用C語(yǔ)言或者其他的高級(jí)語(yǔ)言?；旌洗a，依然可以保持整潔?？梢允褂肞ython代碼的字符串的多行特性，可以使其他的代碼按照自身的風(fēng)格來(lái)進(jìn)行排版。  

到此，關(guān)于“可以讓Python變得更快的工具有哪些”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！

本文題目：可以讓Python變得更快的工具有哪些
文章路徑：http://jinyejixie.com/article16/ipiodg.html

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