Schneller ohne C++

und C, Java, ...

Dr. Stefan Behnel

(Cython Core-Entwickler, Consultant und Schulungsleiter)

http://consulting.behnel.de/

Skoobe - http://skoobe.de/

Schneller? Ohne C/C++ ???

Quelle: Computer Language Benchmark Game (Shootout), 17.08.2012

Woher kommt der Benchmark-Code?

1. Aufgabe / Anforderungen
2. Implementierung
3. Benchmarking
4. Optimierung
   • zurück zu 3.
5. finale Implementierung

... wie schnell ging das?

Entwicklungsaufwand

Anzahl Code-Zeilen bei ähnlichen Projekten:

• Java ~ 2-5 x Python
• C++ ~ 5-10 x Python

(Pi x Daumen, aus Beiträgen auf comp.lang.python)

Code, den es nicht gibt, ...

Code, den es nicht gibt,

• hat keine Bugs
• hat keine Sicherheitslücken
• verbraucht keinen Speicherplatz
• muss nicht optimiert werden
• muss nicht portiert werden
• benötigt keine Wartung

=> Spitze !

Code-Aufwand

Grobe Abschätzung über Ohloh-Statistiken

Open-Source-Projekte, Stand 29.09.2012

Quelle: https://www.ohloh.net/languages

C > C++ > Java > Python

Einige Gründe:

• C, C++, Java fehlen dynamische Typisierung + Closures
• C, C++ fehlt z.B. Auto-Speicherverwaltung
• C fehlt Standardbibliothek

Standardbibliothek

Vorteile?

• vorinstallierter Werkzeugkasten
  • getestet! erprobt! funktioniert!
• leichtere Wiederverwendung
  • gut integrierte Konzepte, leichter zu lernen
  • Import statt Abhängigkeitsangst
• Code-Normalisierung
  • weniger konkurrierende Abhängigkeiten
  • weniger ad-hoc Code
  • hohe Kompatibilität externer Tools

Programmlänge

Quelle:

"An empirical comparison of C, C++, Java, Perl, Python, Rexx, and Tcl"

Lutz Prechelt, März 2000

http://page.mi.fu-berlin.de/~prechelt/Biblio/jccpprt_computer2000.pdf

Zeitaufwand

Quelle:

"An empirical comparison of C, C++, Java, Perl, Python, Rexx, and Tcl"

Lutz Prechelt, März 2000

http://page.mi.fu-berlin.de/~prechelt/Biblio/jccpprt_computer2000.pdf

Produktivität

Quelle:

"An empirical comparison of C, C++, Java, Perl, Python, Rexx, and Tcl"

Lutz Prechelt, März 2000

http://page.mi.fu-berlin.de/~prechelt/Biblio/jccpprt_computer2000.pdf

Wirklich schneller?

"premature optimization is the root of all evil"

-- Donald Knuth

Premature optimisation ...

"Programmers waste enormous amounts of time thinking about, or worrying about, the speed of noncritical parts of their programs, and these attempts at efficiency actually have a strong negative impact when debugging and maintenance are considered.

We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: premature optimization is the root of all evil.

Yet we should not pass up our opportunities in that critical 3%."

-- Donald Knuth

(in: Computing Surveys, Dezember 1974, Hervorhebung von mir)

Entwicklung oder Optimierung?

Quelle: Computer Language Benchmark Game (Shootout), 17.08.2012

• Vortrag gestern: "Technical Debt"

Optimale Code-Entwicklung

• Vorgehen:
  1. bring es zum Laufen
  2. mach es korrekt
  3. mach es schnell (wenn nötig, wo nötig!)
• 97% schnelle Entwicklung und leichte Wartung
• 3% aufwändige Entwicklung und machbare Wartung

• 97% Python, 3% C/C++/...

Beispielrechnung

• Annahmen:
  • X Zeilen C++ Code
  • Entwicklungszeit pro Zeile Code: T
  • konservatives SLOC-Verhältnis Python : C++ == 1 : 3
• Überschlagsschätzung für Aufwand:
  • komplett C++
    • T * X
  • komplett Python
    • T * (X / 3) = T * X * 33%
  • 95% Python, 5% C++
    • T * (X * 0,95 / 3 + X * 0,05) = T * X * 37%

=> 63% weniger Code -> Entwicklungszeit, Wartung, ...

nach Donald Knuth bei vergleichbarer Performance!

Schnelle Tools für Python

"Wir schreiben euer C!" (oder auch mal Fortran)

• NumPy, SciPy, ...
• PIL (Pillow, etc.), ImageMagick, The GIMP, Blender, ...
• PyGame, PyOpenGL, PyCUDA, CLyther, ...
• lxml, PyTables, h5py (HDF5), ...
• Cython

... unzählige andere im PyPI, für alle Anwendungsfälle

Anbindung von Python an C/C++/...

• SWIG, SIP, ...
  • teil-automatische Anbindung mit 1:1 API
• ctypes
  • manuelle Anbindung direkt in Python-Code
  • DLL-Import zur Laufzeit
  • langsam, funktioniert nicht immer für C++
• Cython
  • High-Performance Python-nach-C Compiler
  • schnelle, pythonesque, manuelle Anbindung von C/C++

Abschließende Worte

• vermeidet Code!
  • insbesondere komplizierten Code
• schreibt Code in Python
  • auch Prototypen für kritischen Code
  • bringt's zum Laufen, macht's korrekt, dann macht's schnell
• verwendet High-Performance Bibliotheken in Python
• optimiert nur das Notwendige in nativen Code
  • weist nach, dass Optimierung nötig ist!
  • weist nach, dass Reimplementierung nötig ist!
  • nutzt effiziente Tools zur Anbindung

Viel Spaß ohne C++ !

Viel

Spaß

ohne

C++

!

BACKUP

... Hilfsfolien ...

Dementi

• Vieles in diesem Vortrag gesagte gilt auch für andere dynamische Programmiersprachen
  • z.B. Ruby, Groovy, Perl, ...

• aber: nur Python hat Cython :-)

Woraus besteht Embedded Software?

(Mikrocontroller mal beiseite gelassen - siehe PyMite)

• zeitkritischer Code (Real-Time!)
• Systemcode
• Systemverwaltungscode
• Multimedia
• Internet, Web, ...
• "Coole Features"
• oft: fertige Bibliotheken mit Verbindungscode
  • Codecs, Dateiformate, Netzwerk, Geräteanbindung, ...

Ausgewählte Projekte

Quelle: https://www.ohloh.net/