這款編譯器能讓Python和C++一樣快！

甚至比 C 的速度還快，現(xiàn)在已在 GitHub 上可用。

自深度學習興起以來，Python 一直是最熱門的編程語言之一，它在數(shù)據(jù)科學和機器學習領域占主導地位，甚至是科學和數(shù)學計算領域的主角。如今你能想象到的任何項目，幾乎都可以找到一個相應的 Python 包。

然而，盡管高級語言的簡化語法使其易于學習和使用，但和 C 或 C++ 等低級語言相比，它的速度更慢。

麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員希望通過 Codon 來改變這一現(xiàn)狀，Codon 是一種基于 Python 的編譯器，允許用戶編寫與 C 或 C++ 程序一樣高效運行的 Python 代碼，同時可以定制和適應不同的需求和環(huán)境。

該研究的最新論文《Codon: A Compiler for High-Performance Pythonic Applications and DSLs》發(fā)表在了 2 月份的第 32 屆 ACM SIGPLAN 編譯器構(gòu)建國際會議上。

項目鏈接：https://github.com/exaloop/codon

論文：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3578360.3580275

在開發(fā)工作中，人們需要使用編譯器將源代碼轉(zhuǎn)換為可由計算機處理器執(zhí)行的機器代碼，Codon 能幫助開發(fā)者在 Python 中創(chuàng)建新的領域特定語言（DSL），同時仍然獲得其他語言的性能優(yōu)勢。

「常規(guī) Python 會被編譯成所謂的字節(jié)碼，該字節(jié)碼在虛擬機中執(zhí)行，這就會讓速度慢上很多，」Codon 論文的主要作者 Ariya Shajii 表示，「通過 Codon，我們則進行本地編譯，因此你可以直接在 CPU 上運行最終結(jié)果 —— 不經(jīng)過中間虛擬機或解釋器?！?/p>

Codon 的編譯管道包括類型檢查，使其能夠更高效地運行 Python 代碼。

基于 Python 的編譯器帶有適用于 Linux 和 macOS 的預構(gòu)建二進制文件，你還可以從源代碼構(gòu)建或生成可執(zhí)行文件?！甘褂?Codon，你可以像 Python 一樣分發(fā)源代碼，或者你可以將它編譯成二進制文件，」Shajii 說?！溉绻阆敕职l(fā)一個二進制文件，它將與像 C++ 這樣的語言一樣，例如一個 Linux 二進制文件或一個 Mac 二進制文件。」

為了讓 Codon 更快，研究人員決定在編譯時執(zhí)行類型檢查。類型檢查涉及將數(shù)據(jù)類型（例如整數(shù)、字符串、字符或浮點數(shù)等）分配給值。例如數(shù)字 5 可以分配為整數(shù)，字母 c 可以分配為字符，單詞 hello 可以分配為字符串，十進制數(shù) 3.14 可以分配為浮點數(shù)。

「在常規(guī) Python 中，所有類型都給了 runtime，」Shajii 介紹道?！甘褂?Codon，我們在編譯過程中進行類型檢查，這讓我們避免了在 runtime 進行所有昂貴的類型操作?！?/p>

MIT CSAIL 首席研究員 Saman Amarasinghe 補充說，「如果你有一種動態(tài)語言（比如 Python），每次你有一些數(shù)據(jù)時，你都需要在它周圍保留很多額外的元數(shù)據(jù)，以確定 runtime 的類型。Codon 取消了這種元數(shù)據(jù)，因此代碼速度更快，數(shù)據(jù)更小?！?/p>

根據(jù) Shajii 的說法，Codon 在運行時沒有任何不必要的數(shù)據(jù)或類型檢查，所以開銷為零。在性能方面，「Codon 通常與 C++ 不相上下。與 Python 相比，我們通?？吹降氖?10 到 100 倍的速度改進?！?/p>

另一方面，Codon 的方法有其權衡?！肝覀冞M行這種靜態(tài)類型檢查，并且不允許使用 Python 的一些動態(tài)特性，比如在 runtime 動態(tài)更改類型，」Shajii 表示。

「還有一些 Python 庫我們還沒有實現(xiàn)?！笰marasinghe 補充說，「Python 已經(jīng)過無數(shù)人的實際測試，而 Codon 還沒有達到那樣的水平，它需要運行更多的程序，獲得更多的反饋，并加固更多。達到常規(guī) Python 的穩(wěn)定水平需要一些時間?！?/p>

Codon 最初設計用于基因組學和生物信息學的工作。研究人員嘗試了大約 10 個用 Python 編寫的常用基因組學應用程序，并使用 Codon 對其進行了編譯，與最初的手動優(yōu)化實現(xiàn)相比實現(xiàn)了 5 到 10 倍的加速。

「如今這些領域的數(shù)據(jù)集已變得非常大，而像 Python 和 R 這樣的高級語言速度太慢，無法處理每組測序 TB 級的數(shù)據(jù)量，」Shajii 說道?！高@就是我們想要填補的空白 —— 通過構(gòu)建一種無需寫 C 或 C++ 代碼即可處理大數(shù)據(jù)的方法，從而為非計算機科學或?qū)I(yè)開發(fā)者的領域?qū)＜姨峁椭！?/p>

上述圖表在幾個基準上比較了 Python（CPython 3）、PyPy、Codon 和 C++ 的性能。y 軸顯示 Codon 實現(xiàn)相對于 CPython 實現(xiàn)的加速。MIT/EXALOOP/UNIVERSITY OF VICTORIA/ACM

除了基因組學，Codon 還可以應用于處理海量數(shù)據(jù)集的類似應用程序，以及基于 Python 的編譯器支持的 GPU 編程和并行編程等領域。事實上，Codon 現(xiàn)在正通過初創(chuàng)公司 Exaloop 在生物信息學、深度學習和量化金融領域進行商業(yè)應用，Shajii 創(chuàng)立了該公司，旨在將 Codon 從學術項目轉(zhuǎn)變?yōu)樾袠I(yè)應用。

為了使 Codon 能夠適應不同領域，該團隊開發(fā)了一個插件系統(tǒng)?！杆拖褚粋€可擴展的編譯器，」Shajii 說道?！改憧梢詾榛蚪M學或其他領域編寫插件，這些插件可以有新的庫和新的編譯器優(yōu)化。」

此外，公司和機構(gòu)可以使用 Codon 來制作原型和開發(fā)自己的應用程序?！肝覀兛吹降囊环N模式是：人們使用 Python 進行原型設計和測試，因為它易于使用，但到了某些重要事項上，他們就不得不重寫應用程序，或讓其他人用 C 或 C++ 在更大的數(shù)據(jù)集上進行重寫與測試，」Shajii 表示?！竿ㄟ^ Codon，你就可以完全使用 Python，并獲得兩全其美的好處。」

關于 Codon 的未來，Shajii 和他的團隊目前正在研究廣泛使用的 Python 庫的本地實現(xiàn)，以及特定于庫的優(yōu)化，以幫助人們從這些庫中獲得更好的性能。他們還計劃創(chuàng)建一個廣受歡迎的功能：Codon 的 WebAssembly 后端，以支持在 Web 瀏覽器上運行代碼。

審核編輯 ：李倩