使用pythran轻松加速python代码
fluidpythran的Python项目详细描述
概述
python+numpy+pythran是一个很好的组合，可以轻松高效地编写 科学计划和图书馆。
要使用pythran，需要在模块中隔离数值内核函数 是由pythran编译的。PythRon产生的C++代码从不使用 python解释器。这意味着只有在python中可行的部分才能 在pythran文件中完成。有些语言功能不是 由pythran（例如没有类）和大多数扩展支持 软件包不能在pythran文件中使用（基本上只有numpy和一些scipy文件 功能）。
python开发人员在使用pythran时感到沮丧的另一个原因是 与在注释中手动编写pythran函数签名相关，其中 无法自动化。pythran使用c++模板但pythran用户不能 用这个概念思考。我们希望能够表达模板 具有现代python语法的pythran的性质（特别是 类型 注释 ）。
最后，另一个限制是不能使用pythran 及时编译，因此需要手动写入所有参数 类型：
使用fluidpythran，我们试图克服这些限制。fluidpythran提供 一些补充的pythran命令和一个小的python api来加速 使用pythran而不编写pythran模块的函数和方法。这个 数字内核的代码可以保存在模块和类中 它们是写的。pythran文件（即pythran编译的文件）， 通常由用户编写，由 fluidpythran.
奖励：提前 和 及时编译！
在运行时，fluidpythran尽可能使用pythrasized函数，但是 让我们再次强调，使用fluidpythran的代码在没有pythran（of 当然没有加速）！
总之，一个快速发展高效科学 使用python的应用程序/库可以是：
- 使用现代的python编码，标准的numpy/scipy进行计算 你想要的酷库。
- 根据实际情况分析应用程序，检测瓶颈并应用 使用numpy进行标准优化。
- 添加几行fluidpythran来编译热点。
实现细节： 在引擎盖下，fluidpythran创建pythran文件 （AOT编译每个模块一个，JIT编译每个函数一个） 它可以在编译、导入或运行时编译，具体视情况而定。音符 如果需要，开发人员仍然可以读取pythran文件。
< div >Tip
fluidpythran对于测试和基准测试非常方便 pythran（例如，与julia的比较 以及使用numba比较numba与fluidpythran" rel="nofollow">
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