Python es uno de los lenguajes de programación más populares, pero generalmente no es la primera opción cuando se requiere velocidad.
Si admisiblemente se puede ajustar para un mejor rendimiento, Python es apreciado calidad así como la velocidad, como la legibilidad, una curva de educación manejable, un vasto ecosistema y utilidad tanto en la agrupación como en los negocios.
Los informáticos del MIT y sus colegas, sin secuestro, creen que han incompatible una guisa de tenerlo todo: la accesibilidad de un idioma de parada nivel con la velocidad de un idioma de bajo nivel. Han desarrollado un compilador de Python llamado Codon que convierte el código de Python en código de máquina nativo sin afectar el rendimiento del tiempo de ejecución.
«Las aceleraciones típicas en Python son del orden de 10-100x o más, en un solo hilo», el repositorio de Codon el declara. «El rendimiento de Codon generalmente está a la par (ya veces mejor que) C/C++».
Hay un problema, por supuesto. Codon implementa la mayoría pero no todo el idioma Python. Algunos módulos de Python no se han incorporado a Codon. Y omite características como la manipulación dinámica de tipos y la advertencia en tiempo de ejecución que hacen que su código sea más difícil de analizar y optimizar. Por lo tanto, puede encomendar en un motor de compilación tipificado estáticamente que, en combinación con otras innovaciones, como un motor más optimizable y flexible representación intermedia (RI) [PDF] – originar código más rápido.
Codon se desarrolló originalmente como un entorno para construir lenguajes específicos de dominio de parada rendimiento (ADSL) en Python. Los DSL son lenguajes centrados en un propósito, a diferencia de un idioma de programación de propósito caudillo como Python o C. Los ejemplos de DSL incluyen CSS, SQL y sugerencias de runas antiguas.
Procedente de secuenciaun DSL para bioinformática y genética, Codon se ha convertido en un compilador de idioma que es ampliamente compatible con Python 3. Como se describe en un documento [PDF] proporcionado a El registro antiguamente de su tirada previsto para el 16 de marzo, «Codon: un compilador para aplicaciones Pythonic de parada rendimiento y DSL», la dependencia de herramientas «permite el crecimiento de DSL que comparten la sintaxis y la semántica de Python unido con la funcionalidad específica del dominio y optimizaciones IR».
Autores del artículo: Ariya Shajii (Exaloop), Gabriel Ramirez (MIT CSAIL), Haris Smajlović (Universidad de Conquista, Canadá), Jessica Ray (MIT CSAIL), Bonnie Berger (MIT CSAIL) Saman Amarasinghe (MIT CSAIL) e Ibrahim Numanagić (Universidad de Conquista) – dice que conveniente a que Codon puede producir código de máquina nativo sin sobrecargar el tiempo de ejecución de Python, puede conseguir un rendimiento similar al de C con scripts de Python.
«A diferencia de otras implementaciones de Python orientadas al rendimiento (como PyPy o Numba), Codon se construye desde cero como un sistema autónomo que se compila con anticipación en un ejecutable suspenso y no está vinculado a un tiempo de ejecución de Python existente (por ejemplo, CPython o RPython) para ejecutarse”, afirma el documento. «Como resultado, Codon puede funcionar mejor y exceder problemas específicos de tiempo de ejecución, como el interrupción universal de intérpretes».
En ocasión de tener que… reescribir completamente en un idioma como C, Codon puede usar la misma implementación de Python y aplaudir el mismo rendimiento que obtendrá al reescribir en C
Los autores analizan varios DSL de parada rendimiento basados en Codon diseñados para bioinformática, compresión de datos y programación paralela que aprovechan la infraestructura del compilador de Codon. Pero Codon además puede acelerar sustancialmente los programas típico de Python, aunque aquellos que dependen de bibliotecas externas como Django o DocUtils tienen que pender de un puente CPython que limita el rendimiento al de CPython. Por ejemplo, en el foro de Codon, algunos desarrolladores emprendedores informan que un simple script de Fibonacci compilado por Codon funcionó mejor que 70 veces más rápido en comparación con la traducción de CPython.
El profesor del MIT e investigador principal de CSAIL, Saman Amarasinghe, dijo a MIT News Service en un comunicado proporcionado a El registro que Python suele ser utilizado por expertos en dominios que no son expertos en programación y no han optimizado el rendimiento de sus aplicaciones.
«En ocasión de tener que reescribir el software usando una biblioteca implementada en C como numpy o reescribirlo totalmente en un idioma como C, Codon puede usar la misma implementación de Python y aplaudir el mismo rendimiento que obtendrá al reescribir en C», explicó Amarasinghe. . «Por lo tanto, creo que Codon es el camino más manejable alrededor de el éxito de las aplicaciones de Python que han tocado techo conveniente a la equivocación de rendimiento».
Se nos dice que el codón ya se está utilizando comercialmente en campos que van desde las finanzas cuantitativas y la bioinformática hasta el educación profundo. Y en los próximos meses, espere que los desarrolladores de Codon implementen algunas características faltantes de Python. ®