افزایش سرعت اجرای کدهای پایتون با Cython و Numba

بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون، مسئله‌ای است که ذهن خیلی از توسعه دهندگان تازه وارد فعال در دنیای پایتون را به خود درگیر می‌کند. راهکارهای زیادی را می‌توان برای بهینه‌سازی کد در دنیای پایتون به کار برد. هر کدام از این تکنیک‌ها، یک سری مزایا و معایب ویژه را نیز در خود جای داده‌اند. دو ابزار Cython و Numba از جمله مواردی به حساب می‌آیند که شما می‌توانید آنها را مورد استفاده قرار دهید. جدا از این مسئله، یک سری تکنیک‌های برنامه نویسی ساده هم هستند که در این زمینه به شما کمک زیادی می‌کنند.

• برای بهینه سازی به نیازهای پروژه دقت کنید.
• شرایط فنی بهینه سازی را نیز در نظر بگیرید.
• در دوره های آموزشی و حرفه‌ای شرکت کنید.
• از پشتیبانی و مشاوره غافل نشوید.

مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی کدهای پایتون

به نظر شما چرا بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون اهمیت زیادی دارد؟ پایتون یکی از ساده‌ترین و محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی موجود در بازار به حساب می‌آید که امکانات قابل توجه زیادی را در خود جای داده است. این زبان برنامه نویسی جدا از داشتن امکانات متنوع، می‌تواند پروسه ایجاد مدل‌های مختلف را نیز ساده نماید. متاسفانه پایتون یک مشکل بزرگ دارد: سرعت پایین! اگر بخواهیم پایتون را با زبان‌هایی همچون سی یا سی پلاس پلاس مقایسه کنیم، باید بگوییم که این ابزار نمی‌تواند برای ایجاد کدهای پیچیده و سیستم‌های خبره بهینه شود. پس راه حل چیست؟

بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون بهترین راهکاری به حساب می‌آید که شما می‌توانید آن را برای افزایش سرعت کدهای نگارش شده خود مورد استفاده قرار دهید. برنامه نویسان پایتون با کمک این قابلیت می‌توانند بهره وری کدهای خود را چند برابر نمایند. پردازش داده‌ها در این حالت سریع‌تر شده و الگوریتم‌های کارآمد نیازهای شما را رفع خواهند کرد. استفاده از ابزارهایی همچون Cython به شما کمک می‌کند تا با سرعت بالایی نسبت به بهینه‌سازی پایتون اقدام نمایید.

به نظر شما مهم‌ترین کاربرد های پایتون کدام‌اند؟ چرا برنامه نویسان حتی با وجود سرعت پایین ترجیح می‌‌دهند تا این ابزار را به کار گیرند؟ اگر به مباحثی همچون تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق علاقه مند باشید، متوجه هستید که پایتون یک انتخاب فوق العاده برای ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی به حساب می‌آید. با استفاده از این سیستم، شما به راحتی می‌توانید نسبت به انجام پردازش‌های پیچیده با چند خط کد ساده اقدام نمایید.

تکنیک‌های مطرح برای بهینه‌سازی کدهای پایتون

روش‌های زیادی را می‌توان برای بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون مورد استفاده قرار داد. در لیست زیر، شما می‌توانید چند مورد از مطرح‌ترین و محبوب‌ترین روش‌های مطرح شده در این زمینه را مشاهده کنید.

• پروفایلینگ: با پروفایلینگ، قسمت‌های کند کد به راحتی مشخص می‌شوند و شما می‌توانید آنها را تغییر دهید.
• تغییر ساختار: استفاده از ابزارهایی همچون لیست مقایسه‌ای به جای حلقه‌های تو در تو همواره در روند بهینه‌سازی کد موثر است.
• کتابخانه‌های بهینه: یک سری از کتابخانه‌های موجود در پایتون همچون NumPy سرعت بالایی دارند و به راحتی نیاز افراد را در این زمینه رفع می‌کنند.
• تقسیم منابع: با استفاده از شی گرایی و سیستم‌های چند نخی، شما می‌توانید به راحتی سرعت کد پایتون خود را بالا ببرید.
• ترکیب پایتون با سایر زبان‌ها: در این روش شما زبان پایتون را با ابزارهایی همچون C ترکیب می‌کنید تا خروجی مطلوبی به دست آورید.

روشی که در این صفحه ما قصد بررسی آن را داریم به ترکیب پایتون با سایر زبان‌های برنامه نویسی معروف است. با این تکنیک، شما می‌توانید قابلیت و سرعت سی را در زبان‌هایی همچون پایتون به دست آورید.

معرفی Cython و Numba

حال که مباحث مقدماتی بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون را پشت سر گذاشتیم، می‌توانیم به سراغ کتابخانه‌ها و فریمورک‌های مطرح شده در این زمینه برویم. Cython و Numba را می‌توان به عنوان دو ابزار مطرح برای بهینه‌سازی کدهای نگارش شده در زبان برنامه نویسی پایتون در نظر گرفت. این دو ابزار جدا از داشتن کیفیت ساخت خوب و قدرت بالا، می‌توانند سرعت کد شما را چند برابر نمایند.

Cython به گونه‌ای طراحی شده تا با کمک آن شما بتوانید کدهای خود را به زبان C تبدیل نمایید. به عبارت دیگر، این ابزار می‌تواند خروجی شما را به زبان سی تبدیل نماید و با این کار، سرعت را چند برابر کند. این در حالی است که Numba با استفاده از LLVM فعالیت نموده و یک ابزار جداگانه برای بهینه‌سازی کدهای نگارش شده کاربران دارد. انتخاب میان یکی از این دو ابزار به شرایط، نیازها و جزئیات پروژه شما وابسته است.

نحوه کار Cython و افزایش سرعت پردازش

حتما شما هم از خود می‌پرسید که بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون با کمک Cython چگونه است؟ در قسمت‌های قبل ما پاسخ این سوال را به صورت دقیق مورد بررسی قرار دادیم. همانطور که گفته شد، با استفاده از این ابزار شما می‌توانید پایتون و سی را با یکدیگر ترکیب نمایید. دیتا تایپ‌های استاتیک که به صورت پیشفرض در پایتون موجود نیستند، در این ابزار به شما کمک می‌کنند تا با سرعت بالایی نسبت به انجام پردازش‌های مختلف اقدام کنید. این روش سرعت اجرای کد شما را چندین برابر بهتر می‌کند. البته، یادگیری این ابزار کار دشواری بوده و می‌تواند چالش‌های فنی زیادی را سر راهتان قرار دهد. پس قبل از اقدام برای استفاده از آن، شما باید نیازهای پروژه را به درستی تحلیل کنید.

تفاوت Cython و Numba

البته که میان روش‌های مطرح بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون تفاوت‌های زیادی هم وجود دارد. اگر شما قصد فعالیت در این حوزه را دارید، حتما باید به این تفاوت‌های کلیدی دقت داشته باشید.

Cython ابزاری است که به شما اجازه می‌دهد تا کد پایتون خود را به خروجی C تبدیل نمایید. با این کار، شما می‌توانید کامپایلر C را به کار گیرید و به نتایج فوق‌العاده‌ای برسید. این مسئله نه تنها مشکلات و باگ‌های مربوط به مدیریت حافظه در پایتون را حل می‌کند، بلکه می‌تواند دسترسی‌های مدیریتی مطلوبی را در اختیار شما قرار دهد. Cython به گونه‌ای طراحی شده تا خروجی را به یک زبان برنامه نویسی دیگر تبدیل نماید. این ابزار به کامپایلر جداگانه نیاز داشته و با استفاده از پارسر پایتون به اتمام نمی‌رسد.

Numba خروجی کد شما را به یک زبان دیگر تبدیل نمی‌کند! این ابزار به گونه‌ای طراحی شده تا خود کد پایتون را در سطوح مختلف بهینه نماید. این ابزار را می‌توان برای پردازشات سنگین و محاسبات عددی پیچیده مورد استفاده قرار داد. محاسبات ماتریسی از جمله موقعیت‌هایی به حساب می‌آیند که شما می‌توانید در آنها نسبت به استفاده از Numba اقدام نمایید. در ضمن، این ابزار به گونه‌ای طراحی شده تا در زمان اجرا نسبت به بهینه‌سازی اقدام کند. در مقایسه با Cython، این ابزار انعطاف پذیری کمتری دارد.

پروفایلینگ و تاثیر آن روی کد پایتون

جدا از روش‌های معرفی شده برای بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون، شما می‌توانید نسبت به پروفایلینگ هم اقدام نمایید. ابزارهای متنوعی تولید شده‌اند که به توسعه دهندگان و برنامه نویسان اجازه می‌دهند تا وضعیت کد خود را به صورت دقیق بررسی نمایند و بر همان اساس هم خروجی را زیر ذره بین ببرند. به صورت کلی، دو ابزار cProfile و line_profiler از جمله مواردی هستند که اجزای مختلف کد شما و توابع را به صورت جداگانه بررسی نموده و خروجی را بر همان اساس بهینه می‌سازند. در نظر داشته باشید که عملکرد این ابزارها به صورت کامل با روش‌های معرفی شده در قسمت‌های قبل متفاوت است.

مثال‌های عملی از بهینه‌سازی کد

خوشبختانه راهکارهای زیادی را می‌توان برای بهینه‌سازی کد در زبان برنامه نویسی پایتون مورد استفاده قرار داد. در مثال زیر، شما می‌توانید نحوه به کار گیری Numba با هدف بهینه‌سازی را مشاهده کنید.

• در این کد ما تابعی داریم که اعداد موجود در یک لیست را به توان 2 می‌رساند.
• ما قصد داریم مقدار 1 تا 1 میلیون را در اختیار این تابع قرار دهیم.
• سرعت پایین اجرای پایتون بهینگی را کاهش می‌دهد.
• با استفاده از Numba، ما آن تابع را به صورت جداگانه مورد پردازش قرار می‌دهیم.
• خروجی کد به صورت زیر می‌شود.

در نظر داشته باشید که افزایش سرعت پردازش و تبدیل کد پایتون به C پروسه پیچیده‌ای را در خود جای داده است. برای استفاده از این ابزار، شما باید درک درستی از محیط برنامه نویسی و سیستم‌های خبره داشته باشید. به هر حال، اگر شما ترجیح می‌دهید تا پایتون را برای پروژه‌های خود به کار گیرید، در این زمینه باید آمادگی کافی داشته باشید.

نکات کلیدی برای بهینه‌سازی کد پایتون

یک سری نکات کلیدی هم وجود دارند که روند بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. برای شروع بهینه‌سازی، شما باید به نیازهای پروژه خود توجه داشته باشید. طبیعتا همه پروژه‌های موجود در بازار کاربردهای یکسانی ندارند و عدم توجه به این مسئله می‌تواند مشکلات گسترده‌ای را سر راه شما بگذارد.

در نظر داشته باشید که فرآیند بهینه‌سازی کد پایتون به استفاده از ابزارها، کتابخانه‌ها و سرویس‌های سوم شخص زیادی وابستگی دارد. در نتیجه، هیچگاه تلاش نکنید بدون استفاده از این ابزارها نسبت به ارتقا سطح کد خود اقدام نمایید.

در آخرین مرحله شما باید از دوره‌های آموزشی حرفه‌ای و تخصصی استفاده نمایید تا بتوانید خروجی مطلوبی داشته باشید. شرکت در دوره‌های حرفه‌ای و با کیفیت نه تنها احتمال بروی مشکل را کاهش می‌دهد، بلکه سطح بازدهی شما را نیز چند برابر می‌کند.

جمع بندی

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون پروسه خاصی را در خود جای داده است. برای بهینه‌سازی کدهای ایجاد شده توسط زبان برنامه سازی پایتون، شما حتما باید مقداری زمان با ارزش خود را صرف آموزش، یادگیری و تحقیق نمایید. به خاطر داشته باشید که کارشناسان ما با راه اندازی دوره‌های آموزشی تخصصی آماده کمک به شما برای بهینه‌سازی کدهایتان هستند.

اگر شما هم قصد کسب اطلاعات بیشتر یا یادگیری عمیق در این زمینه را دارید، می‌توانید هم اکنون از طریق راه‌های ارتباطی و شماره تماس واتس اپ معرفی شده در این زمینه با ما ارتباط برقرار نمایید. لازم به ذکر است که نیازها و شرایط پروژه‌های مختلف همواره روی سطح بازدهی افراد در این زمینه تاثیر می‌گذارد. پس صرف کمی وقت برای یادگیری و افزایش اطلاعات فنی در مورد زبا‌ن‌های مطرح و شناخته شده‌ای همچون پایتون، همواره نتایج مطلوبی را در اختیار شما خواهد گذاشت.

سوالات متداول

Cython و Numba چه تفاوت‌هایی با یکدیگر دارند؟

Cython برای تبدیل کد به C استفاده می‌شود و نیاز به کامپایل دارد، در حالی که Numba در زمان اجرا با JIT Compilation بهینه‌سازی انجام می‌دهد. تفاوت‌های موجود در این دو ابزار را می‌توان از سطح پایین و ساختاری مورد بررسی قرار داد. همین مسئله هم باعث شده تا کاربران به استفاده از آنها علاقه مند باشند.

چگونه می‌توان سرعت اجرای کدهای پایتون را با Cython افزایش داد؟

با مشخص کردن نوع متغیرها و استفاده از توابع cpdef و cdef، می‌توان کد را به C تبدیل کرده و سرعت اجرا را افزایش داد. این مسئله را نیز به خاطر بسپارید که ابزارهای کلیدی همچون Cython همواره روی پروسه کد نویسی شما تاثیر می‌گذارند. پس بهتر است کار با آنها را به خوبی فرا گیرید.

آیا Numba برای تمام پروژه‌های پایتون مناسب است؟

خیر، Numba بیشتر برای محاسبات عددی سنگین مانند پردازش ماتریسی و تحلیل داده‌های علمی مناسب است. همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، همه چیز به شرایط و جزئیات پروژه شما وابستگی دارد. طبیعتا با استفاده از یک ابزار حرفه‌ای و با کیفیت، شما می‌توانید بازدهی مطلوبی را نیز کسب نمایید. پس بهتر است کد خود و اطلاعات پروژه را به درستی تحلیل نمایید تا با مشکلی در این زمینه مواجه نشوید.

چگونه Cython را در یک پروژه پایتون پیاده‌سازی کنیم؟

به صورت کلی، استفاده از ابزارهایی همچون Cython در یک پروژه کار راحتی به حساب نمی‌آید! این ابزارها جدا از داشتن دسته بندی‌های گسترده و متنوع، می‌توانند روند نصب پیچیده‌ای هم داشته باشند. ابتدا Cython را نصب کنید، سپس فایل‌های .pyx ایجاد کنید و با استفاده از setup.py آن‌ها را به C کامپایل نمایید. لازم به ذکر است که فرآیند کد نویسی با استفاده از این پلتفرم به دوره‌های آموزشی فنی وابسته است.