Предположим, вы разработали приложение или библиотеку на Python и уже готовитесь передать его / её  заказчику. И в этот момент возникают вопросы, о которых многие даже не задумываются.

Во-первых, так может оказаться, что вы разработали супер крутой алгоритм, которого ни у кого нет, и показывать его хочется только избранным.

Во-вторых, возникает вопрос окружения - хочется быть уверенным, что заказчик справится с установкой правильной версии Python и всех вспомогательных библиотек, но это не всегда простая задача. Было бы удобно упаковать приложение в автономный исполняемый файл.

И, наконец, хочется,  чтобы конечное приложение работало быстрее, чем в среде разработки.

И вот тут настало время скомпилировать Python-код. Меня зовут Руслан, я старший разработчик компании «Цифровое проектирование». Сегодня я расскажу, как выбрать тот самый компилятор из множества доступных.

AOT/JIT

Компиляция – это сборка программы, включающая: трансляцию всех модулей программы, написанных на языке программирования высокого уровня, в эквивалентные программные модули на низкоуровневом языке, близком  к машинному коду, или на машинном языке и сборку исполняемой программы. Существует два вида компиляции:

• AOT-компиляция (ahead-of-time) – компиляция перед исполнением программы. Т.е. программа компилируется один раз, в результате компиляции получается исполняемый файл.

• JIT-компиляция (just-in-time) – компиляция во время исполнения программы. Т.е. программа (а точнее, блоки программы) компилируется много раз - при каждом запуске. 

Бенчмарк

Так как одной из целей является ускорение, необходимо оценить, насколько быстро работает скомпилированный код. В качестве бенчмарка будем использовать pyperfomance. К сожалению, pyperfomance не подошел для Cython и Pythran, потому что не позволяет визуализировать все возможности языка. Ускорения для Cython без модификации кода получить не удалось, а Pythran не умеет в пользовательские классы. Для них воспользуемся вычислением числа пи:

def approximate_pi(n):
   step = 1.0 / n
   result = 0
   for i in range(n):
   		x = (i + 0.5) * step
   		result += 4.0 / (1.0 + x * x)
   return step * result

Эксперименты будем проводить на процессоре Intel Core i7 10510U. На CPython 3.9.7 время вычисления числа пи до 100.000.000 знака заняло 5.82 секунды.

AOT-компиляция Python

PyInstaller

PyInstaller упаковывает приложения Python в автономные исполняемые файлы в Windows, GNU / Linux, Mac OS X, FreeBSD, Solaris и AIX. 

Устанавливается через pip:

pip install pyinstaller

После установки для создания исполняемого файла достаточно выполнить команду:

pyinstaller <имя_файла>.py

В результате будет создано:

• *.spec – файл спецификации (используется для ускорения будущих сборок приложения, связи файлов данных с приложением, для включения .dll и .so файлов, добавление в исполняемый файл параметров runtime-а Python);

• build/ – директория с метаданными для сборки исполняемого файла;

• dist/ – директория, содержащая все зависимости и исполняемый файл.

Сборку приложения можно настроить с помощью параметров командной строки:

• --name – изменение имени исполняемого файла (по умолчанию, такое же, как у сценария);

• --onefile – создание только исполняемого файла (по умолчанию, папка с зависимостями и исполняемый файл);

• --hidden-import – перечисление импортов, которые PyInstaller не смог обнаружить автоматически;

• --add-data – добавление в сборку файлов данных;

• --add-binary – добавление в сборку бинарных файлов;

• --exclude-module – исключение модулей из исполняемого файла;

• --key – ключ шифрования AES256. Да, приложение не будет содержать исходного кода, но его можно декомпилировать, например, так: Pyinstaller Extractor (.exe → .pyc) и uncompile6 (.pyc → .py).  Для скрытия исходного кода можно обфусцировать байт-код Python с помощью шифрования.

У PyInstaller есть ограничения. Он работает с Python 3.5–3.9. Поддерживает создание исполняемых файлов для разных операционных систем, но не умеет выполнять кросскомпиляцию, т. е. необходимо генерировать исполняемый файл для каждой ОС отдельно. Более того, исполняемый файл зависит от пользовательского glibc, т. е. необходимо генерировать исполняемый файл для самой старой версии каждой ОС.

PyInstaller знает о многих Python-пакетах и умеет их учитывать при сборке исполняемого файла. Но не о всех. Например, фреймворк uvicorn практически весь нужно явно импортировать в файл, к которому будет применена команда pyinstaller. Полный список поддерживаемых из коробки пакетов можно посмотреть здесь.

Cython

Cython - это оптимизирующий статический компилятор как для языка программирования Python, так и для расширенного языка программирования Cython. С его помощью можно код на Python транслировать в С и затем скомпилировать в бинарник, совместимый с CPython. Компиляцию придется делать под все операционные системы и архитектуры процессора.

Ставится Cython через pip:

pip install Cython

Рассмотрим его работу на примере с вычислением числа пи:

1. Немного модифицируем нашу функцию:

   def approximate_pi(int n):
      cdef float step
      cdef float result
      cdef float x
      step = 1.0 / n
      result = 0.0
      for i in range(n):
      		x = (i + 0.5) * step
      		result += 4.0 / (1.0 + x * x)
   
      return step * result
   

2. Cython → C:

   cython -2  pi_approximater.pyx -o pi_approximater.c

3. Компилируем С-шный код:

   gcc -g -O2 -shared -o pi_approximater.so pi_approximater.c python-config --includes --ldflags -fPIC

4. И замеряем время на бенчмарке: 3,66 секунды.

А что делать, если в нашем проекте несколько файлов, которые нужно скомпилировать? Тогда нужно использовать так называемый сценарий сборки. С его помощью можно модернизировать сборку в зависимости от операционной системы, указывать несколько файлов, которые необходимо скомпилировать, и многое другое.

Создадим файл build.py:

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
   ext_modules=cythonize("bench_cython.pyx"),
)

Запустим: python build.py build_ext –-inplace

В результате будет сгенерирован .so/.dll файл.

Nuitka

Nuitka способна упаковывать приложения Python в автономные исполняемые файлы, а также транслировать Python-код в С для его последующей компиляции. Работает с разными версиями Python (2.6, 2.7, 3.3 - 3.9).

Ставится через pip:

pip install nuitka

Для генерации исполняемого файла достаточно выполнить команду:

python -m nuitka --follow-import some_program.py

Для компиляции модуля:

python -m nuitka --module some_module.py

Для компиляции пакета:

python -m nuitka --module some_package --include-package = some_package

Pythran

Pythran – статический компилятор Python, позиционирующий себя как ориентированный на научные вычисления и использующий преимущества многоядерных процессоров и блоков инструкций SIMD. Он транслирует Python-код, аннотированный описаниями интерфейса, в C++. До версии 0.9.5 (включительно) Pythran поддерживал Python 3 и Python 2.7. Последние версии поддерживают только Python 3.

Установка:

pip install pythran

Генерируем бинарный файл <имя файла>.so:

pythran <имя файла>.py

Pythran по умолчанию не умеет в пользовательские классы, поэтому при попытке их компиляции будет выброшена ошибка:

Top level statements can only be assignments, strings,functions, comments, or imports

Добавим комментарий аннотации функции:

#pythran export approximate_pi(int)  
def approximate_pi(n):
   step = 1.0 / n
   result = 0
   for i in range(n):
   		x = (i + 0.5) * step
   		result += 4.0 / (1.0 + x * x)
   return step * result

Скомпилируем и бенчмарк выдает 0,00007 секунды.

cx-Freeze

cx-Freeze – это набор скриптов и модулей преобразования скриптов Python в исполняемые файлы. cx_Freeze - кроссплатформенный. Он поддерживает Python 3.5.2 и выше.

Ставится с помощью pip:

pip install cx_Freeze

Для генерации исполняемого файла достаточно выполнить команду:

cxfreeze <имя файла>.py

Сборку можно настроить с помощью параметров командной строки:

• -h, --help - справка;

• -O - оптимизировать сгенерированный байт-код согласно PYTHONOPTIMIZE;

• -c, --compress - сжать байт-код в zip-файлах;

• -s, --silent - выводить только предупреждения и ошибки;

• --target-dir=DIR, --install-dir=DIR - каталог, в который следует поместить целевой файл и все зависимые файлы.

Также возможно использование сценария сборки, например, так:

import sys
from cx_Freeze import setup, Executable
 
# Dependencies are automatically detected, but it might need fine tuning.
build_exe_options = {"packages": ["os"], "excludes": ["tkinter"]}
 
# GUI applications require a different base on Windows (the default is for a
# console application).
base = None
if sys.platform == "win32":
    base = "Win32GUI"
 
setup(  name = "guifoo",
        version = "0.1",
        description = "My GUI application!",
        options = {"build_exe": build_exe_options},
        executables = [Executable("guifoo.py", base=base)])

Сборка исполняемого файла:

 python setup.py build

JIT-компиляция Python

JIT-компиляция не позволяет скрывать исходники или создавать автономный исполняемый файл, но дает возможность значительно ускорить выполнение программы.

PyPy

PyPy - интерпретатор языка программирования Python 2.7 и Python 3.7. Он написан на RPython и содержит:

• компилятор байт-кода, отвечающий за создание объектов кода Python из исходного кода пользовательского приложения;

• оценщик байт-кода, ответственный за интерпретацию объектов кода Python;

• стандартное объектное пространство, отвечающее за создание и управление объектами Python, видимыми приложением.

PyPy поддерживает сотни библиотек Python, включая NumPy.

Основные особенности (сравнение с CPython):

• Скорость. При выполнении длительно выполняющихся программ, когда значительная часть времени тратится на выполнение кода Python, PyPy может значительно ускорить ваш код.

• Использование памяти. Программы Python, требующие много памяти (несколько сотен Мб или более), могут занимать меньше места, чем в CPython. Однако это не всегда так, поскольку зависит от множества деталей. Также базовый уровень потребления оперативной памяти выше, чем у CPython.

Скачать PyPy можно с здесь. После скачивания PyPy готов к запуску после распаковки архива. Если необходимо сделать PyPy доступным для всей системы, достаточно поместить символическую ссылку на исполняемый файл pypy в /usr/local/bin. Также можно поставить с помощью pyenv.

PyPy работает на Mac, Linux (не все дистрибутивы) или Windows.

Для запуска кода с помощью PyPy вместо команды python3 (как c помощью CPython) достаточно воспользоваться командой pypy3:

 pypy3 something.py

Pyston

Pyston - это форк CPython 3.8.8 с дополнительной оптимизацией производительности. В настоящее время он поддерживает установку только из исходников. Или с помощью pyenv.

В Pyston поддерживаются все возможности CPython, в том числе C API для разработки расширений на языке Си. Среди основных отличий Pyston от CPython помимо общих оптимизаций выделяется использование DynASM JIT и inline-кэширования. 

Заключение

Итак, мы рассмотрели 5 фреймворков AOT-компиляции Python. Для любителей аналитики, ниже приведена таблица со сравнительным анализом.

Среднее относительное время выполнения кода на различных версиях CPython, интерпретаторах с поддержкой JIT-компиляции и после сборки на фреймворках AOT-компиляции:

Список литературы

1. http://www.pyinstaller.org/

2. https://cython.org/

3. https://nuitka.net/

4. https://github.com/serge-sans-paille/pythran

5. https://cx-freeze.readthedocs.io/en/latest/

6. https://github.com/pyston/pyston

7. https://www.pypy.org/