Pyston: Python 3.8.8 최적화 버전

pyston

pyston/pyston

소개

아직은 linux 계열밖에 사용 못한다.

특징은 다음과 같다. (+ pip-pyston으로 python의 모든 모듈과 호환됨)

(리얼 프로덕션에서 30% 성능 향상을 볼 수 있다고 소개되어있다.)

• - A very-low-overhead JIT using DynASM
• - Quickening (인터프리터 효율적으로 하는 방법)
• - Aggressive attribute caching
• - General CPython optimizations
• - Build process improvements

 

설치법은 source를 직접 make 하던가 아래 package 파일을 설치한다.

Release v2.2 · pyston/pyston

 

벤치마크

Python 3.8.5 버전과 Pyston 2.2 버전을 비교해보았다. (Ubuntu 20.04, i5-10600KF)

머신러닝 라이브러리에서도 작동하면 성능 향상이 있지 않을까?

 

1. pyperformance

nbody, regex, hexiom, nqueens 등 다양한 알고리즘/기능을 쉽게 벤치마킹해주는 lib이다.

rough 하게 한 결과 Pyston 2.2가 약 1.7배 정도로 더 빠르다.

 

2. 기타

Bubble Sort, Selection Sort

크기 7,777의 랜덤 배열을 돌려본 결과, Pyston이 기존 Python보다 거의 2배 빨랐다.

def bubbleSort(array: list):
    isSorted: bool = False
    counter: int = 0
    n: int = len(array) - 1

    while not isSorted:
        isSorted = True
        for i in range(n - counter):
            if array[i] > array[i + 1]:
                array[i], array[i + 1] = array[i + 1], array[i]
                isSorted = False

        counter += 1

    return array


def selectionSort(array: list):
    """
    Best : O(n^2) Time | O(1) Space
    Average : O(n^2) Time | O(1) Space
    Worst : O(n^2) Time | O(1) Space
    """
    n: int = len(array)
    for currentIdx in range(n - 1):
        smallestIdx = currentIdx
        for i in range(currentIdx + 1, n):
            if array[smallestIdx] > array[i]:
                smallestIdx = i
        array[currentIdx], array[smallestIdx] = array[smallestIdx], array[currentIdx]

    return array

 

simple sum

크기 백만 랜덤 배열을 돌려본 결과, 약 1.3배 정도 빨랐다.

def my_sum(array: list):
    sums = 0
    for val in array:
        sums += val
    return sums

 

django Template render

1000x1000 크기의 1000개의 cell HTML 테이블 만들기

결과: Pyston이 Python 3.8.5보다 약 1.9배 빨랐다.